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题名基于改进YOLOv5s的车脸检测算法
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作者
余国豪
贾玮迪
余鹏飞
李海燕
李红松
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机构
云南大学信息学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第3期732-739,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62066046)。
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文摘
针对车检站中车辆检测的实际需求,提出一种改进YOLOv5s的轻量级车脸检测算法。使用ShuffleNetV2网络作为Backbone,在保证模型检测精度的同时实现模型的轻量化与实时性;将通道-空间注意力(SA-Net)与跨通道注意力(Triplet)相结合,提出一种跨通道-空间注意力模块(SA-Triplet attention, STA),提高模型的检测精度;提出一种基于STA注意力模块的跨层特征融合模块(SA-Triplet attention feature fusion, STA-FF),进一步提高模型的检测精度。在自建车脸检测数据集Car-Data上进行实验,所提模型的平均检测精度达到了94.3%,检测速度达到了105.60 FPS,模型参数量为12.36 M。
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关键词
车辆检测
YOLOv5s
轻量级
车脸检测
ShuffleNetV2
注意力机制
跨层特征融合
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Keywords
vehicle detection
YOLOv5s
light weight
car front detection
ShuffleNetV2
attention mechanism
cross-layer feature fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进YOLOv5m的轻量化车脸检测方法
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作者
贾玮迪
余鹏飞
余国豪
李海燕
李红松
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机构
云南大学信息学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第12期125-133,共9页
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基金
国家自然科学基金(62066046)项目资助。
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文摘
为解决车检站车辆检测中需要对车辆前照灯快速准确定位,同时防止车辆代检的问题,建立了一个车脸检测数据集Car-Data。针对车检站场景中车辆检测问题,提出了一种基于YOLOv5m的轻量化车脸检测方法。首先,将原网络的卷积块替换为改进型跨阶段深度可分离卷积块,以减少网络整体的参数量和计算量。其次,提出增强感受野的空间金字塔扩张卷积模块代替YOLOv5m的主干提取网络中的空间金字塔池化模块,从而提升网络的目标检测精度。最后,在颈部特征增强网络中修改上采样方法,并提出上下层特征融合模块,以减少特征信息的损失。在Car-Data数据集上进行的实验结果表明,改进后的算法相较于原YOLOv5m模型大小减少了48%,每秒检测帧数提高了约10帧,且平均检测精度仍提升了2.02%。因此该改进算法可以满足车检站车辆检测场景中车脸检测的需求。
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关键词
深度学习
车脸检测
轻量化网络
感受野
特征增强
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Keywords
deep learning
car front detection
lightweight network
receptive field
feature enhancement
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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