基于改进YOLOv5的眼睛及瞳孔检测算法

针对眼睛图像易受光照干扰导致的眼睛部位和瞳孔部位检测不准确及误检漏检的问题,提出基于改进YOLOv5的眼睛及瞳孔检测算法。首先,进行图像预处理,对比了三种图像增强方法,决定运用效果较好的CLAHE(限制对比度自适应直方图均衡化)方法进行图像增强,提高对比度;其次,在YOLOv5网络中引入Swin Transformer模块代替骨干网络的最后一个C3模块和三个预测头中的三个C3模块,提高网络的特征提取能力,提升眼睛部位的检测精度;最后,在YOLOv5网络中通过引入多尺度特征跨层融合机制的方法,增加两个目标预测头,降低网络对眼睛部位和瞳孔部位的漏检率。该文从ELSE标准数据集中的Data setXVIII中选取了受光照程度不同的眼睛数据集2 400张,其中,1 600张为训练集,800张为测试集。实验结果表明,改进后的YOLOv5网络能检测出眼睛整体部位及完整的瞳孔部位,检测置信度也较高,mAP提高了3.2百分点,Recall提高了2.7百分点,且具有较好的实时性。