结合特征金字塔网络的半监督AP聚类算法

为使AP算法对图像进行聚类时充分考虑不同尺度的特征及有效利用未标记数据的特征,提出了结合特征金字塔网络的半监督AP聚类算法(Semi-supervised AP clustering Based on Feature Pyramid Networks, FPNSAP)。FPNSAP算法使用改进的特征金字塔网络来获得图像不同尺度的特征图,对不同大小的特征图进行融合,获得图像的高级语义特征,识别不同大小、不同实例的目标;k近邻标记更新策略可以动态增加标记数据集样本数量,充分利用未标记数据的特征,提高AP算法的聚类性能。FPNSAP算法与四个经典算法(FCH、SAP、DCN和DFCM)在Fashion-MNIST、YaleB和CIFAR-10数据集上进行实验对比,结果表明,FPNSAP算法具有较高的聚类性能,同时算法的鲁棒性更好。

融合LoG特征的凸焊螺母检测算法

针对目前汽车曲面零部件的紧固连接中常用的凸焊工艺中出现凸焊螺母的漏焊、错焊,以及主要依赖人工目测的低效检测方法等问题,提出了一种基于Faster-RCNN的凸焊螺母检测算法。以Faster-RCNN作为基础模型,针对模型在不同角度下螺母特征各异且难以提取的问题,提出提取LoG特征和原图像自适应融合的方法,以增强模型对螺母特征的提取能力;引入特征金字塔(feature pyramid network,FPN)解决小目标难以被精确检测的问题;为了提升网络在复杂背景中的检测鲁棒性,在FPN中嵌入坐标注意力机制来提升网络对重点目标的关注;设计损失函数,提升训练效果,增强回归框中心点的回归精确度。实验结果表明,所提算法相比原算法,在IoU=0.75时凸焊螺母的检测精确率上升了8.65个百分点,达到90.11%,召回率上升了5.87个百分点,达到79.23%,相比原算法具有明显改善。

基于立体图像的多路径特征金字塔网络3D目标检测

3D目标检测是计算机视觉和自动驾驶中一项重要的场景理解任务。当前基于立体图像的3D目标检测方法大多没有充分考虑多个目标之间的尺度存在较大差异,从而尺度小的物体容易被忽略,导致检测精度低。针对这一问题,提出了一种基于立体图像的多路径特征金字塔网络(MpFPN)3D目标检测方法。MpFPN对特征金字塔网络进行了扩展,增加了自底向上的路径、由上至下的路径及输入特征图到输出特征图之间的连接,为联合区域提议网络提供了更高语义信息和更细粒度空间信息的多尺度特征信息。实验结果表明:在3D目标检测KITTI数据集上,无论在场景简单、中等、复杂情况下,所提方法获得的结果都优于比较方法的结果。

基于改进YOLO算法的无人机图像草原火灾检测研究

草原火灾一旦发生,受风力、地势等因素的影响迅速向四周无规则蔓延,形成面积不断扩大的条状燃烧带。为了提高草原火灾检测效率,结合无人机拍摄草原火灾的图像特征,研究基于改进YOLO算法的草原火灾检测方法。首先,针对火灾区域狭长、火灾区域占比小的特点,对YOLO算法的Neck部分进行优化,提出一种具有全链接结构的特征提取网络FC-FP Neck,使语义特征和定位特征充分融合,提高网络的特征提取能力;其次,结合阈值分割技术提出一种改进的自适应加权损失函数,提升模型的收敛速度,同时解决火灾检测敏感度不足,容易造成误检的问题。在公开小目标检测数据集AI-TOD上测试改进算法的可行性,平均准确率提高了7.28%,平均精度提高了12.46%;在自建草原火灾数据集上平均精度达到了90.24%,平均准确率达到了87.33%。实验表明改进后的算法提高了草原火灾检测效率。

基于特征优化与深层次融合的目标检测算法

针对单阶段多边框检测算法(SSD)存在对小目标检测误差较大的问题,提出基于特征优化与深层次融合的目标检测算法,通过空间通道特征增强(SCFE)模块和深层次特征金字塔网络(DFPN)改进SSD.SCFE模块基于局部空间特征增强和全局通道特征增强机制优化特征层,注重特征层的细节信息;DFPN基于残差空间通道增强模块改进特征金字塔网络,使不同尺度特征层进行深层次特征融合,提升目标检测精度.在训练阶段添加样本加权训练策略,使网络注重训练定位良好的样本和置信度高的样本.实验结果表明,在PASCAL VOC数据集上,所提算法在保证速度的同时检测精度由SSD的77.2%提升至79.7%;在COCO数据集上,所提算法的检测精度由SSD的25.6%提升至30.1%,对小目标的检测精度由SSD的6.8%提升至13.3%.

基于优化Faster R-CNN算法的金属板材表面缺陷检测

传统的图像处理方法对生产过程中各种金属板材表面缺陷检测效率低,难以满足工业生产的需求。为了提高金属板材表面缺陷检测的精度,文章提出了一种基于优化Faster R-CNN算法的金属板材表面缺陷检测方法,以残差网络ResNet50作为主干特征提取网络。首先,融合特征金字塔网络和可变形卷积网络以提高对小目标和不规则性缺陷的检测能力。然后,采用RoI Align和K-means++聚类算法对候选框进行优化,实现缺陷的精准定位。最后,将提出的模型运用在NEU-DET数据集中进行多次实验。实验结果表明,优化后的Faster R-CNN算法在此数据集上的mAP为78.7%,与原始网络相比提高了7.7%,并且其检测性能优于SSD、YOLOv5s和YOLOv7三类目标检测算法。

基于改进蚁群算法的错架图书边缘特征提取

在图书馆管理中对图书馆错架、错序图书的识别和分拣中需要提取图书的边缘轮廓特征,在分析了现有的边缘检测算子的基础上提出一种改进的蚁群算法来提取图书的边缘轮廓。通过GA-BP神经网络寻找出蚁群算法的最佳初始参数组合,为了提高蚁群算法检测边缘的效率,首先构建目标图像的高斯金字塔模型,分别在每层图像中进行边缘检测,根据检测的结果提取出重要特征区域,依次映射到下一层,根据特征区域的重要程度优化初始蚁群数量的分布。在对信息素图像的处理中采用改进的二维otsu算法进行分割,提取出边缘轮廓特征。实验结果证明该种方法解决了蚁群算法在图像处理中初始参数设置问题,不仅提高算法的鲁棒性,同时还有较好的抑制噪声的效果,相对于传统的边缘提取算子,提取的图书边缘特征更加丰富完整。

融合优化特征提取结构的目标检测算法

针对DETR对小目标的检测精度低的问题,基于DETR提出一种优化特征提取结构的目标检测算法——CF⁃DETR。首先通过结合了优化跨阶段部分(CSP)网络的CSP⁃Darknet53对原始图进行特征提取并输出4种尺度的特征图;其次利用特征金字塔网络(FPN)对4种尺度特征图进行下采样和上采样后进行拼接融合,并输出52×52尺寸的特征图;最后将该特征图与位置编码信息结合输入Transformer后得到特征序列,输入到作为预测头的前向反馈网络后输出预测目标的类别与位置信息。在COCO2017数据集上,与DETR相比,CF⁃DETR的模型的超参数量减少了2×10^(6),在小目标上的平均检测精度提高2.1个百分点,在中、大尺寸目标上的平均检测精度提高了2.3个百分点。实验结果表明,优化特征提取结构能够在降低模型超参数量的同时有效提高DETR的检测精度。

基于改进神经网络的视频序列运动目标识别方法

为改善运动目标检测效果,降低目标漏检率,提出一种基于改进神经网络的视频序列运动目标识别方法。构建改进YOLOv3的运动目标识别模型,以不同帧视频图像为模型输入,经过卷积层的初步特征提取后,输入到由5个残差模块组成的深层网络中。通过以上采样方式构建特征金字塔,实现对运动目标四尺度特征的捕捉。在特征金字塔的每一层,应用K-means算法对运动目标真实框进行聚类,确保候选框尺寸和比例与真实运动目标的统计特性相匹配;再利用获得的候选框和分类器对特征图上每个位置进行目标检测,运用非极大值抑制技术剔除重叠框,将斥力损失函数引入到网络训练总损失之中,使预测框无限贴近运动目标真实框,实现对运动目标的精准识别。实验结果表明,所提方法具有显著的运动目标识别能力,当聚类数目为12时,运动目标识别的AUC、F1指标可达到0.92、0.90,且计算量较少。

面向拥挤行人检测的改进YOLOv7算法

针对拥挤行人检测场景下检测算法容易产生漏检与误检的问题,提出一种改进的YOLOv7拥挤行人检测算法。在骨干网络中引入BiFormer视觉变换器和改进的高效层聚合网络(RC-ELAN)模块,通过自注意力机制与注意力模块使骨干网络更多聚焦于被遮挡行人的重要特征,有效缓解了目标特征缺失对检测造成的负面影响。采用基于双向特征金字塔网络思想的改进颈部网络,通过转置卷积和改进的Rep-ELAN-W模块使模型可以高效利用中低维特征图中的小目标特征信息,有效提升了模型的小目标行人检测性能。引入高效的完全交并比损失函数,使模型可以进一步收敛至更高精度。在含有大量小目标遮挡行人的WiderPerson数据集上的实验结果表明,与YOLOv7、YOLOv5、YOLOX算法相比,改进的YOLOv7算法的交并比阈值分别取0.5和0.5~0.95时的平均精准度提升了2.5和2.8、9.9和7.1、12.3和10.7个百分点,可较好地应用于拥挤行人检测场景。

面向带钢表面小目标缺陷检测的改进YOLOv7算法

带钢表面小目标缺陷检测是工业质检领域的研究热点。针对热轧带钢表面缺陷检测任务中小目标缺陷易产生漏检的问题,文章提出一种改进的YOLOv7算法。在骨干网络中融入通道空间注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和可重参数化卷积模块,以提升小目标特征的提取效率;采用改进的双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN)颈部网络替换原有的路径聚合网络(path aggregation network,PANet)颈部网络,实现对小目标缺陷特征的高效提纯;采用解耦检测头进行检测结果输出,使网络在训练时进一步收敛至更高精度。实验结果表明,改进后的YOLOv7算法在小目标带钢缺陷检测场景下检测精度领先YOLOv7算法4.3 AP50精度,领先YOLOv6算法5.0 AP50精度,领先YOLOX算法4.8 AP50精度,说明该算法可以较好地应用于小目标带钢缺陷检测。

一种基于改进ORB的无人机影像特征匹配方法

针对高原山区区域的无人机影像受到地形起伏,纹理信息不突出的影响,导致ORB算法的匹配正确率偏低且不稳定的问题,文中提出适应高原山区区域的无人机影像特征匹配的改进算法。该方法集成了ORB算法、小波影像金字塔、BRISK关键点描述符、GMS算法和随机抽样一致算法(RANSAC)模型约束改进的方法。首先将ORB算法中的高斯金字塔替换为小波影像金字塔并进行特征点检测;然后,结合BRISK描述符生成适合影像特征的二进制描述符;其次使用暴力匹配算法和GMS算法,对特征点进行第一次约束优化提取;最后利用RANSAC算法对匹配点对进行第二次约束优化提取。试验结果表明,文中算法在高原山区区域无人机影像特征匹配的实验中,匹配正确率和匹配耗时均有着显著的优势。相较于传统ORB算法,文中算法的匹配正确率和匹配耗时有较大提升。

基于改进型SSD算法的铁路货场异物侵限小目标检测研究

为解决铁路货场异物侵限场景中小目标检测难度大、准确率不高、检测效果不佳的问题,提出基于特征金字塔网络的改进型单阶多框检测(SSD)算法。通过研究现阶段铁路货场业务管理现状、异物侵限场景及对应的检测技术,对小目标检测现存问题进行归类总结;通过在SSD算法的检测网络部分增加不同特征层信息的金字塔网络结构,提高小目标检测效率。根据改进前后2种算法在铁路货场异物侵限场景的试验数据对比,得出改进型SSD算法推理阶段的检出精度更高,可有效提高小目标检测效率和准确率,为铁路货场智能化安全管控提供有力的技术支撑。

基于轻量化模型的人脸检测算法

针对现有人脸检测算法的准确性主要依赖于大规模参数的问题,提出了一种基于单阶段人脸检测算法Retinaface网络的人脸检测算法。该算法使用GhostNet作为Retinaface网络的特征提取网络,利用线性计算节约计算资源,以期提高计算效率;使用加权双向特征金字塔网络加强特征图之间的信息交互,增强模型的特征融合能力。在Widerface数据集上对原模型与改进后的模型进行测试,结果表明,与其他模型相比,改进后模型的精度较原模型提升最高7.35%。

基于FPN Res-Unet的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

针对城市土地资源变化检测工作繁杂、工作量大、自动化程度低等问题,本文提出一种基于深度学习模型的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法,将语义分割的思想引入到遥感变化检测。基于残差结构特征较卷积层提取性能更优和特征金字塔网络多尺度预测的特点,将残差结构和特征金字塔网络融合到Unet模型中,建立FPN Res-Unet模型。该模型以Unet为基础,引入ResNet18的残差结构作为编码路径特征提取层,在每次卷积后使用边界填充,使得输入图像和输出图像尺寸一致;在解码路径每级上采样过程中,拓展支路径将特征金字塔网络融合到模型的网络主干中,将残差结构、Unet及特征金字塔网络的优点相互融合,增强了Unet的特征提取,弥补了语义分割网络对小目标检测的欠缺;在获取深层语义信息的同时关注细节信息,提高建筑物变化检测精度。实验表明,该方法在所用数据集,准确率、召回率、F1 3种指标均达到90%以上。

通道分离双注意力机制的目标检测算法

对于两阶段目标检测算法中模型存在检测精度低、小目标漏检率高等问题,提出通道分离双注意力机制的目标检测算法,通过改进Faster+FPN主干网络来提高小目标的检测精度。首先针对神经网络不能自动学习特征间的重要性问题,在通道分离过程中提出双注意力机制来构建深度神经网络,另结合分组卷积、空洞卷积等技术减少网络参数。其次针对高分辨率特征经过深度CNN后导致的信息丢失问题,通过添加细节提取模块以及通道注意力特征融合模块来提取更多的细节特征。最后考虑到一般损失函数不可重点评估目标物位置的置信度,结合KL散度进行损失函数优化,通过训练使得预测分布更接近真实分布,有效地解决了神经网络直接用于目标检测存在的问题。采用PASCAL VOC2007、KITTI以及Pedestrian三类数据集对网络进行训练,并将提出的模型与多个目标检测算法进行对比。实验结果表明,该算法能够高效地对图像进行识别,且具有较高的检测精度。

改进型SSD道路行人目标检测算法

针对道路目标检测中行人目标检测效果不佳的问题,提出了一种改进型SSD行人目标检测算法。首先,采用具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)结合K-means算法选取适当规格的Anchor Box,使用DBSCAN剔除样本干扰点后利用K-means确定聚类中心,根据重叠度选择适当规格的Anchor Box;然后,对SSD算法的各个特征图进行尺度不变的卷积操作构建语义信息增强的特征图,并将原始特征图与增强特征图按照Concat方式特征融合,生成SSD算法的改进特征金字塔网络;最后,充分考虑正负样本不均衡的情况,选择Focal Loss函数,并结合Locatization Loss函数修正损失函数。实验结果表明,改进型SSD算法可以提高道路行人目标检测的精度和速度,并且在客观评价上取得了良好的效果。该算法在KITTI测试集上的行人目标检测平均精度为91.17%,检测速率为41.93 fps。

改进SSD算法及其在地铁安检中的应用

针对传统SSD算法在检测小目标时容易漏检且检测精度不高的问题,提出一种改进算法。对SSD算法中各尺度特征进行尺寸大小不变的卷积操作,将卷积前后对应的特征进行轻量级网络融合,从而生成新的金字塔特征层,并加入基于残差模块的检测单元避免增加网络模型容量和运算复杂度,同时增强对小尺度目标的检测能力。基于PASCAL-VOC2007小目标数据集的实验结果表明,与传统SSD、YOLOv3、Faster RCNN等算法相比,在PASCAL-VOC2007小目标数据集中,该算法的m AP指标较传统SSD算法提高8.5%,较Faster RCNN算法提高3.9%,较YOLOv3提高2%,FPS达到83 frame/s,其检测地铁安检图片的m AP达到77.8%。

基于BiFPN改进的深度学习口罩人脸检测方法

准确检测人员是否佩戴口罩对于保证食品生产环境的卫生、预防疾病的传播等具有重要意义。文章改进了YOLOv5算法的网络结构,首先基于双向特征金字塔网络(BiFPN)改进了YOLOv5网络的颈部(Neck)结构,然后使用K-means聚类算法对数据集进行聚类分析,提出YOLOv5_BM口罩人脸检测算法。在自制人脸口罩数据集上的测试结果表明,YOLOv5_BM算法的平均精度高达95.3%,相比YOLOv5网络提升了3.8%。在公开数据集上与其他经典的目标检测算法相比,YOLOv5_BM算法在性能方面也取得了提升,相比SSD算法,YOLOv5_BM算法的平均精度提高了4.4%;相比YOLOv3算法,YOLOv5_BM算法的平均精度提高了2.9%。

复杂场景下基于改进YOLOv3的口罩佩戴检测算法

新型冠状病毒可以通过呼吸道飞沫等方式传播,正确佩戴口罩可以有效防止病毒传染,但是自然场景中通常存在遮挡、密集人群和小尺度目标等复杂因素,对人脸佩戴口罩的检测效果产生影响。针对该问题,在YOLOv3算法的基础上,提出复杂场景下的口罩佩戴检测算法。结合跨阶段局部网络对DarkNet53骨干网络进行改进,以降低计算消耗并提高训练速度。在YOLOv3算法中引入改进的空间金字塔池化结构,通过自上而下和自下而上的特征融合策略优化多尺度预测网络,从而实现特征增强。选取CIoU作为损失函数,考虑目标与检测框之间的中心点距离、重叠率以及长宽比信息。实验结果表明,与YOLOv3算法相比,该算法在人脸目标和人脸佩戴口罩目标上的检测精度分别提高7.3%和14.9%,检测速度平均提高6FPS。