针对实时行人检测场景存在遮挡、形态姿势不同的行人目标,YOLOv5模型对于这些目标检测有明显的漏检问题,提出一种像素差异度注意力机制(pixel difference attention,PDA),不同于传统的通道注意力机制用全局均值池化(global average pool...针对实时行人检测场景存在遮挡、形态姿势不同的行人目标,YOLOv5模型对于这些目标检测有明显的漏检问题,提出一种像素差异度注意力机制(pixel difference attention,PDA),不同于传统的通道注意力机制用全局均值池化(global average pooling,GAP)、全局最大值池化(global max pooling,GMP)来概括整张特征图的信息,全局池化将空间压缩成一个值来表征整个通道,造成了空间信息的流失,PDA将空间信息沿高和宽分别压缩,并将其分别与通道信息联系起来做注意力加权操作,同时提出一种新的通道描述指标表征通道信息,增强空间信息与通道信息的交互,使模型更容易关注到综合了空间和通道维度上的特征图的重要信息,在主干网络末端插入PDA后使模型平均精度(mean average precision,mAP)0.5提升了2.4个百分点,mAP0.5:0.95提升了4.4个百分点;针对实时检测场景的部署和检测速度要求模型拥有较少的参数量和计算量,因此提出了新的轻量化特征提取模块AC3代替原YOLOv5模型中的C3模块,该模块使插入PDA后的改进模型在精度仅仅损失0.2个百分点的情况下,参数量(parameters,Param.)减少了20%左右,浮点运算量(giga floating-point operations,GFLOPs)减少了30%左右。实验结果表明,最终的改进模型比YOLOv5s原模型在VOC行人数据集上mAP0.5提升了2.2个百分点,mAP0.5:0.95提升了3.1个百分点,且参数量减少了20%左右,浮点运算量减少了30%左右,在GTX1050上的检测速度(frames per second,FPS)提升了4。展开更多
[目的]本文旨在解决在自然环境下不同成熟度苹果目标检测精度较低的问题。[方法]提出了一种改进的YOLOv5s模型SODSTR-YOLOv5s(YOLOv5s with small detection layer and omni-dimensional dynamic convolution and swin transformer bloc...[目的]本文旨在解决在自然环境下不同成熟度苹果目标检测精度较低的问题。[方法]提出了一种改进的YOLOv5s模型SODSTR-YOLOv5s(YOLOv5s with small detection layer and omni-dimensional dynamic convolution and swin transformer block),用于不同成熟度苹果检测。首先改进YOLOv5s的多尺度目标检测层,在Prediction中构建检测160×160特征图的检测头,提高小尺寸的不同成熟度苹果的检测精度;其次在Backbone结构中融合Swin Transformer Block,加强同级成熟度的苹果纹理特征融合,弱化纹理特征分布差异带来的消极影响,提高模型泛化能力;最后将Neck结构的Conv模块替换为动态卷积模块ODConv,细化局部特征映射,实现局部苹果细粒度特征的充分提取。基于不同成熟度苹果数据集进行试验,验证改进模型的性能。[结果]改进模型SODSTR-YOLOv5s检测的精确率、召回率、平均精度均值分别为89.1%、95.5%、93.6%,高、中、低成熟度苹果平均精度均值分别为94.1%、93.1%、93.7%,平均检测时间为16 ms,参数量为7.34 M。相比于YOLOv5s模型,改进模型SODSTR-YOLOv5s精确率、召回率、平均精度均值分别提高了3.8%、5.0%、2.9%,参数量和平均检测时间分别增加了0.32 M和5 ms。[结论]改进模型SODSTR-YOLOv5s提升了在自然环境下对不同成熟度苹果的检测能力,能较好地满足实际采摘苹果的检测要求。展开更多
在复杂的自然环境中绿色柑橘生长形态各异,颜色与背景色相近,为有效识别绿色柑橘,提出一种基于混合注意力机制并改进YOLOv5模型的柑橘识别方法。首先,改进YOLOv5的网络结构,在主干网络中添加混合注意力机制,即在主干网络中的第2层嵌入SE...在复杂的自然环境中绿色柑橘生长形态各异,颜色与背景色相近,为有效识别绿色柑橘,提出一种基于混合注意力机制并改进YOLOv5模型的柑橘识别方法。首先,改进YOLOv5的网络结构,在主干网络中添加混合注意力机制,即在主干网络中的第2层嵌入SE(squeeze and excitation)注意力,第11层嵌入CA(coordinate attention)注意力;其次,改进网络模型特征融合结构,将YOLOv5模型Concat特征融合操作的下层分支放在模型C3模块之前,再与另一条上层分支进行特征融合;最后,改进模型分类损失函数,将YOLOv5模型的分类损失函数改成Varifocal Loss函数,加强绿色柑橘特征信息的提取,提高绿色柑橘检测精度。根据自然环境和柑橘自身的特点,对自建数据集进行分类,设计3组不同分类场景下柑橘的对比试验以验证其有效性。试验结果表明,改进后的YOLOv5-SC模型准确率为91.74%,平均精度为95.09%,F1为89.56%,在自然环境下对绿色柑橘的识别具有更高的准确率和更好的鲁棒性,为绿色水果智能采摘提供技术支持。展开更多
文摘针对实时行人检测场景存在遮挡、形态姿势不同的行人目标,YOLOv5模型对于这些目标检测有明显的漏检问题,提出一种像素差异度注意力机制(pixel difference attention,PDA),不同于传统的通道注意力机制用全局均值池化(global average pooling,GAP)、全局最大值池化(global max pooling,GMP)来概括整张特征图的信息,全局池化将空间压缩成一个值来表征整个通道,造成了空间信息的流失,PDA将空间信息沿高和宽分别压缩,并将其分别与通道信息联系起来做注意力加权操作,同时提出一种新的通道描述指标表征通道信息,增强空间信息与通道信息的交互,使模型更容易关注到综合了空间和通道维度上的特征图的重要信息,在主干网络末端插入PDA后使模型平均精度(mean average precision,mAP)0.5提升了2.4个百分点,mAP0.5:0.95提升了4.4个百分点;针对实时检测场景的部署和检测速度要求模型拥有较少的参数量和计算量,因此提出了新的轻量化特征提取模块AC3代替原YOLOv5模型中的C3模块,该模块使插入PDA后的改进模型在精度仅仅损失0.2个百分点的情况下,参数量(parameters,Param.)减少了20%左右,浮点运算量(giga floating-point operations,GFLOPs)减少了30%左右。实验结果表明,最终的改进模型比YOLOv5s原模型在VOC行人数据集上mAP0.5提升了2.2个百分点,mAP0.5:0.95提升了3.1个百分点,且参数量减少了20%左右,浮点运算量减少了30%左右,在GTX1050上的检测速度(frames per second,FPS)提升了4。
文摘[目的]本文旨在解决在自然环境下不同成熟度苹果目标检测精度较低的问题。[方法]提出了一种改进的YOLOv5s模型SODSTR-YOLOv5s(YOLOv5s with small detection layer and omni-dimensional dynamic convolution and swin transformer block),用于不同成熟度苹果检测。首先改进YOLOv5s的多尺度目标检测层,在Prediction中构建检测160×160特征图的检测头,提高小尺寸的不同成熟度苹果的检测精度;其次在Backbone结构中融合Swin Transformer Block,加强同级成熟度的苹果纹理特征融合,弱化纹理特征分布差异带来的消极影响,提高模型泛化能力;最后将Neck结构的Conv模块替换为动态卷积模块ODConv,细化局部特征映射,实现局部苹果细粒度特征的充分提取。基于不同成熟度苹果数据集进行试验,验证改进模型的性能。[结果]改进模型SODSTR-YOLOv5s检测的精确率、召回率、平均精度均值分别为89.1%、95.5%、93.6%,高、中、低成熟度苹果平均精度均值分别为94.1%、93.1%、93.7%,平均检测时间为16 ms,参数量为7.34 M。相比于YOLOv5s模型,改进模型SODSTR-YOLOv5s精确率、召回率、平均精度均值分别提高了3.8%、5.0%、2.9%,参数量和平均检测时间分别增加了0.32 M和5 ms。[结论]改进模型SODSTR-YOLOv5s提升了在自然环境下对不同成熟度苹果的检测能力,能较好地满足实际采摘苹果的检测要求。
文摘在复杂的自然环境中绿色柑橘生长形态各异,颜色与背景色相近,为有效识别绿色柑橘,提出一种基于混合注意力机制并改进YOLOv5模型的柑橘识别方法。首先,改进YOLOv5的网络结构,在主干网络中添加混合注意力机制,即在主干网络中的第2层嵌入SE(squeeze and excitation)注意力,第11层嵌入CA(coordinate attention)注意力;其次,改进网络模型特征融合结构,将YOLOv5模型Concat特征融合操作的下层分支放在模型C3模块之前,再与另一条上层分支进行特征融合;最后,改进模型分类损失函数,将YOLOv5模型的分类损失函数改成Varifocal Loss函数,加强绿色柑橘特征信息的提取,提高绿色柑橘检测精度。根据自然环境和柑橘自身的特点,对自建数据集进行分类,设计3组不同分类场景下柑橘的对比试验以验证其有效性。试验结果表明,改进后的YOLOv5-SC模型准确率为91.74%,平均精度为95.09%,F1为89.56%,在自然环境下对绿色柑橘的识别具有更高的准确率和更好的鲁棒性,为绿色水果智能采摘提供技术支持。
