改进YOLOv7-tiny的手语识别算法研究

在与听障人士进行交流时,常常会面临交流不便的困难,文中提出一种手语识别的改进模型来解决这个困难。该模型基于YOLOv7-tiny网络模型,并对其进行了多项改进,旨在提高模型的精度和速度。首先,通过对CBAM注意力机制的通道域进行改进,解决了因降维而造成的通道信息缺失问题,并将改进后的CBAM加入到YOLOv7-tiny的Neck层中,从而使模型更加精准地定位和识别到关键的目标;其次,将传统的CIoU边界框损失函数替换为SIoU边界框损失函数,以加速边界框回归的同时提高定位准确度;此外,为了减少计算量并加快检测速度,还将颈部层中的普通卷积模块替换为Ghost卷积模块。经过实验测试,改进后网络模型的平均精度均值(mAP)、精准率和召回率分别提升了5.31%、6.53%、2.73%,有效地提高了手语识别网络的检测精确度。

改进YOLOv7-tiny的轻量化大型铸件焊缝缺陷检测

针对目前焊缝缺陷数据集少,检测环境恶劣,人为识别困难等问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。由于检测物体缺陷形状不规则,采用可变形卷积能够学习到更加丰富的特征信息和感知到物体的细节信息,增强了模型的表达能力和泛化能力;为了在提高焊缝缺陷检测速度的同时,不降低准确率,满足工厂实时性的要求,提出了一种融合轻量化卷积和注意力机制的ELAN-PCS网络结构;为了解决中小目标检测困难,很容易出现漏检的情况,引入了通道注意力机制。实验结果表明,与原YOLOv7-tiny相比,改进模型在大型铸件焊缝缺陷数据集上mAP(0.5)提升1.8%、mAP(0.5~0.95)提升6.8%,模型参数量下降1.9 M。

基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法

针对现有高空作业人员安防装备检测算法参数量较大且检测目标相对单一,难以适应复杂的高空作业场景等问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法。首先,将主干网络重新设计为更轻量的YOLOv7-FasterNet,并调整空间金字塔池化结构,实现模型参数量的压缩;其次,在ELAN-L模块中扩展梯度传输路径的分支,解决了模型压缩造成的通道信息缺失问题,提升了特征信息的提取能力;最后,将网络中下采样部分替换为Involution模块,降低参数冗余,增强网络对全局的捕获能力。实验结果表明,改进的YOLOv7-tiny算法能够更好地适应复杂高空作业场景,在开源数据集上具备良好的性能。该算法的平均检测精度达到94.7%,较原模型提升1.5%,参数量较原模型下降11.6%,实验结果验证了算法改进措施的有效性。

基于改进YOLOv7⁃Tiny的高速公路入口两轮车辆闯入检测

近年来,浙江、福建等省区相继出台相关地方性法规,禁止两轮车辆(摩托车、电动车等)通行高速公路。针对高速公路入口工作人员难以实时检测到两轮车辆闯入的问题,提出一种改进YOLOv7⁃Tiny的两轮车辆闯入检测算法。首先,从VOC2005中提取摩托车图片并增补了带有入口背景的图片后形成新数据集;其次基于YOLOv7⁃tiny,引入ECA注意力机制,使模型更加聚焦训练摩托车相关目标特征。使用ssFPN网络,对小目标特征信息进行增强;采用基于动态非单调机制的WIoU损失函数,提高对于小物体检测的准确性;使用Adam优化器,提升回归过程的收敛速度和准确性。改进后的算法,mAP、Precision、Recall分别提高了2.63、4.01、13.92个百分点,F1提高0.10,表明该方法具有显著的有效性。

基于改进YOLOv4-tiny的果园复杂环境下桃果实实时识别

为实现果园复杂环境下的桃果实实时识别,提出一种基于YOLOv4-tiny的桃果实实时识别方法 YOLOv4-tinyPeach。通过在主干网络中引入卷积注意力模块CBAM,优化其通道维度和空间维度的特征信息;在颈部网络中添加大尺度浅层特征层,提高对小目标识别精度;采用双向特征金字塔网络BiFPN对不同尺度特征信息进行融合。通过训练和比较,YOLOv4-tiny-Peach模型在测试集下的平均精度AP为87.88%,准确率P为91.81%,召回率R为73.84%,F1值为81.85%,相比于改进前,AP提升5.46%,P提升2.29%,R提升4.09%,F1提升3.44%。为检验改进模型在果园复杂环境下的适应性,在不同数目、不同成熟期和遮挡的情况下对果实图像进行识别,并与原模型识别效果进行对比,结果表明改进模型在三种情况下的识别精度均高于原模型,尤其在大视场和未熟期场景下模型改进效果显著。YOLOv4-tiny-Peach模型占用内存为27.4 MB,识别速度为49.76 fps,适用于农业嵌入式设备。为果园复杂环境下的桃果实自动采摘提供实时精准的目标识别指导。

基于YOLOv7-tiny改进的口罩佩戴检测算法YOLOv7-DSC

针对密集人群下口罩佩戴检测实时性差、难以部署到移动端的问题,提出基于YOLOv7-tiny改进的口罩佩戴检测算法YOLOv7-DSC。该算法结合深度可分离卷积改进的SE注意力机制设计了一种轻量化特征提取模块,并结合BiFPN设计了一种加权特征融合模块。经实验验证,YOLOv7-DSC算法在口罩数据集上mAP为96.9%,与YOLOv7-tiny算法相比仅降低了0.5%;相比于YOLOv3-tiny、YOLOv4-tiny、YOLOv5s、MobileNetV3、ShuffleNetV2、GhostNet和Swin-Transformer算法在mAP上分别高出13.4%、11.2%、4.5%、5.7%、5.8%、4.2%和5.1%;在检测精度与YOLOv7-tiny算法相当的情况下,参数量和计算量分别减少了60%和55%,仅为2.4 M和6.0 G,极大地降低了硬件成本。

基于改进YOLOv7⁃tiny的画钟测验识别

画钟测验是筛查认知障碍人群的一种重要医学手段。针对目前画钟测验中存在目标尺度不同和类别不平衡的问题,提出一种基于改进YOLOv7⁃tiny的画钟测验识别算法。为改善尺度变化和小尺度目标检测带来的错检漏检问题,引入BiFPN双向特征金字塔结构,双向信息传递机制可有效融合不同层级特征,捕捉不同尺度特征中更丰富的上下文和细节信息。为提升类别不平衡指标的识别准确度,采用WDLoss损失函数计算损失提高小目标识别敏感性。此外还创建了一个基于认知障碍群体的画钟测验数据集,在此数据集上实验表明,改进后YOLOv7⁃tiny算法对画钟测验数据集所有类别的mAP为94.28%,相比于原YOLOv7⁃tiny模型提高了1.13%,不均衡类别中指针的AP提高了12.2%。

轻量化YOLOv7-tiny的水下压印字符识别

自动化水下字符识别技术能通过编号更高效地定位追踪水下设备,是管理和维护水下设备的关键。针对该任务目标区别较小和水下场景中干扰等问题,并考虑其检测速度需求,基于YOLOv7-tiny模型,提出一种轻量化的改进模型。首先采用MobileNetV3作为新的特征提取网络对整体框架进行轻量化处理;然后引入PConv至ELAN模块中,减少Neck层的计算量;最后将置换注意力机制应用至Head层,提升了模型对字符定位的表达能力。实验结果表明,改进后的模型相较于原模型的平均精度均值(mAP)提高了2.4%,参数量和计算量分别减少30.0%和38.5%,检测速度提升30.8%。改进后的模型在水下字符识别任务中具有更高的效率和精度,为推进并实现水下自动化识别编号设备的部署提供了可行性。

改进YOLOv4-Tiny的面向售货柜损害行为人体检测

无人货柜的安全检测一直是零售领域的热点话题。针对现有人工监控无法及时且有效地捕捉到部分消费者对自助售货柜及其内部商品的损坏行为这一问题,提出了一种改进YOLOv4-Tiny的面向售货柜损害行为人体检测方法。将真实场景采集到的监控视频进行预处理,完成对数据集DMGE-Act的制作,解决场景图像数据源不足的问题。提出了基于YOLOv4-Tiny的改进模型——YOLOv4-TinyX,通过修改神经网络的激活函数进行平滑逼近,分别在主干特征提取网络的最大特征提取层后引入CBAM,在加强特征提取网络中的上采样操作层后引入CA两种不同的注意力机制模块,并且进行了数据不平衡的修正,有效提升了算法的特征提取与检测能力。通过对比实验分析,改进后的模型参数量仅增加2×10^(4)的同时,平均精度均值mAP提升了10.29个百分点,结果表明该算法保持轻量化且对损害行为的检测精度有显著提升。

改进Tiny-YOLOv3的工业钢材瑕疵检测算法

深度学习网络模型参数量大,不适用于嵌入式或移动设备上。针对工业钢材生产过程中的实时检测问题,提出了一种改进的R-Tiny-YOLOv3工业钢材瑕疵检测算法。首先,在Tiny-YOLOv3结构中加入残差网络结构,提高检测的精度。增加了空间金字塔SPP网络模块,提高网络特征提取能力。结合不同网络层的特征信息,将检测提高到三个尺度。然后,选取CIOU作为损失函数,使目标检测框的回归更加稳定。最后对数据集进行数据增强,并在Cambricon 1H8嵌入式平台进行测试。实验结果表明改进的R-Tiny-YOLOv3算法能够实时地检测出瑕疵目标,平均准确率提高了10.8%,运算速度可达39.8帧/s,为工业钢材瑕疵检测的嵌入式应用提供了参考。

基于改进YOLOv4-tiny的节肢动物目标检测模型

针对自然环境下节肢动物背景复杂、形态万千、遮挡目标和目标尺度多样等因素,导致模型检测效率不高、边界框定位不准确的情况,提出一种基于改进YOLOv4-tiny的节肢动物目标检测模型。首先,结合空间、通道卷积注意力机制(CBAM),抑制背景噪声;其次,引入可变形卷积(DCN)以及改进的加权双向特征金字塔,重塑卷积和特征融合方式进行多尺度预测;最后,在FPN网络中引出一层Feat@3,嵌入空间金字塔池化结构,有效提取节肢动物的各种显著特征,使模型泛化能力更强,将改进后的模型命名为YOLOv4-tiny-ATO。实验结果表明,该模型在大小仅为54.6 Mb的前提下,很好地平衡了检测速度和检测精度,检测精度为0.725,检测速度达到89.6帧·s-1,召回率为0.585,较改进前相比YOLOv4-tiny模型,检测精度提高0.426,模型在模型大小、检测速度上更适用于移动端部署,模型检测精度也能达到应用标准,满足对节肢动物的检测需求。

基于改进YOLOv7⁃tiny的户外行人检测算法研究

在行人检测的高密度交通场景中,检测算法通常会漏掉被遮挡和远处的模糊行人,同时无法兼顾检测的精度和速度。针对这些问题,基于YOLOv7⁃tiny提出一种改进的户外行人检测算法。该算法引入SENet注意力机制,抑制了不相关的信息,以此提高特征图表达信息的能力,同时增强了对行人目标特征的提取。为了更好地识别目标的边缘和重叠情况,提高回归精度,在损失函数中用SIoU代替CIoU,提升了遮挡情况下的检测率。根据在WiderPerson数据集上的实验,在保证检测速度的前提下,对比YOLOv7⁃tiny检测算法,平均检测精度提升了2个百分点。实验结果表明,经过改进的算法可以显著提高检测性能。

改进YOLOv7-tiny的无人机目标检测算法

针对无人机视角下小目标难以检测、目标密集和环境复杂导致漏检概率增加的问题,提出一种改进YOLOv7-tiny的无人机目标检测算法。在原主干网络的基础上增加一个并行网络,加强主干网络对特征图信息的提取能力;增加细小目标采样尺度并改进FPN结构,使主干网络输出的特征图可以用于后续上采样和下采样当中,提高网络精度;加入CA注意力机制,优化主干网络输出特征图,减少特征信息损失;使用WIoU损失函数计算定位损失,增强网络对小目标的检测能力。实验结果表明,相较于原算法,改进YOLOv7-tiny算法的准确率和召回率分别提升了2.8和2.7个百分点,mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升了3.8和3.2个百分点,有效提高了算法的检测精度。

基于通道剪枝的YOLOv7-tiny输电线路异物检测算法

针对输电线路异物检测精度不佳且模型庞大的问题,提出了基于通道剪枝的改进YOLOv7-tiny算法用于输电线路异物检测。用ReXNet网络替代了YOLOv7-tiny的骨干网络改进原网络的特征瓶颈问题。引入了多样化分支块从而增加网络特征融合能力,通过基于层自适应幅度的修剪(LAMP)剪枝方案损失一定精度换取模型体积、运算量的降低,为下一步部署到嵌入式设备做好准备。实验结果表明,最终的改进模型相对于YOLOv7-tiny模型精度上提升3个百分点,FPS提升原来的119.4%,模型大小压缩到原来的14%。

基于改进YOLOv7-Tiny的交通多目标检测方法

在复杂的多目标交通环境中存在检测种类多、背景信息繁杂、图像分辨率低不能有效检测等问题,使用常见的目标检测算法不能达到高精度的实时检测效果,因此提出一种改进YOLOv7-Tiny的交通多目标检测算法。改进算法中首先使用部分卷积——PConv替换原始卷积,优化模型参数量和运行速度;其次采用轻量级算子CARAFE替换原有上采样部分的最临近插值,提升特征融合能力;最后采用EfficiCLoss替换原有损失函数,提高边界框的定位精度改善检测目标因遮挡而漏检问题。此外创建一个基于交通复杂场景的多目标数据集,在此数据集上进行实验,结果表明改进后的检测算法相较于原YOLOv7-Tiny网络的mAP提高了4.3%,检测速度提高了12.5%,参数量减少了30%,满足智慧交通实时检测的要求。

基于改进YOLOX-tiny算法的交警手势识别

为了在城市中实现无人驾驶,需要能够高效检测交警的现场指挥手势。针对现有手势识别算法识别精度低、检测速度慢、难以应对复杂道路环境等问题,提出一种改进的YOLOX-tiny交警手势识别算法。首先,使用改进后的GhostNet网络替换原主干网络,并且插入坐标注意力机制,全面提取输入图像特征,提高了网络的检测精度,同时提升了对中小型目标的检测效果;其次,改进解耦头部分,设计了SCDE Head结构,在减少计算量的同时过滤冗余信息,使得解耦头更有效率,并且解耦头融合了多尺度的特征,提升了目标检测准确率;最后,将SIoU应用到定位损失中,加快网络收敛的速度,提升回归精度。在自制的交警指挥手势数据集上进行测试,实验结果表明,与YOLOX-tiny模型对比,改进后算法参数量减少了27.97%,模型计算量减少了33.31%,且平均检测精度提高了2.31%,检测速度提升了45%,更适合汽车无人驾驶以及硬件部署方面的实际需求。

YOLOv4-Tiny的改进轻量级目标检测算法

目标检测是深度学习的重要分支领域,大量的边缘设备需要轻量级的目标检测算法,但现有的轻量级的通用目标检测算法存在检测精度低、检测速度慢的问题。针对这一问题,提出了一种基于注意力机制的YOLOv4-Tiny的改进算法。调整了原有的YOLOv4-Tiny算法的主干网络的结构,引入了ECA注意力机制,使用空洞卷积改进了传统的SPP结构为DC-SPP结构,并提出了CSATT注意力机制,与特征融合网络PAN形成CSATT-PAN的颈部网络,提高了网络的特征融合能力。提出的YOLOv4-CSATT算法和原始YOLOv4-Tiny算法相比,在检测速度基本持平的情况下,对于信息的敏感程度以及分类的准确程度有了明显的提高,在VOC数据集上精度提高了12.3个百分点,在COCO数据集上高出了6.4个百分点。在VOC数据集上,相比Faster RCNN、SSD、Efficientdet-d1、YOLOv3-Tiny、YOLOv4-MobileNetv1、YOLOv4-MobileNetv2、PP-YOLO算法在精度上分别高出3.3、5.5、6.3、17.4、10.3、0.9和0.6个百分点,在召回率上分别高出2.8、7.1、4.2、18.0、12.2、2.1和4.0个百分点,FPS达到94。通过提出CSATT注意力机制提高了模型对于空间的通道信息的捕捉能力,并结合ECA注意力机制和特征融合金字塔算法,提高了模型的特征融合的能力以及目标检测精度。

基于YOLOv7-Tiny算法的无人机实时跟踪野生动物方法

借助无人机边缘计算技术监测野生动物的运动状态和种群发展变化已成为科研工作者广泛使用的技术手段。传统跟踪算法算力高,机载边缘设备硬件资源算力不足,在户外复杂的自然环境下难以实现实时跟踪。为解决野外环境中无人机跟踪野生动物时遇到树木遮挡和背景干扰导致无法准确实时跟踪的问题,选取东北地区东北虎(Panthera tigris altaica)、狍(Capreolus pygargus mantschuricus)和驯鹿(Rangifer tarandus phylarchus)为研究对象,以YOLOv7-Tiny+Bot-SORT作为检测跟踪的基础框架,提出了一种轻量化的无人机跟踪算法。首先,采用FasterNet网络减少模型冗余计算,增强特征图中目标区域关注度;其次,采用高效通道注意力机制实现局部跨通道交流,降低复杂环境对检测网络的影响,提升网络检测能力;最后,为降低计算成本,替换重识别网络,提高无人机跟踪速度。结果显示:提出的实时跟踪方法准确度(MOTA)和精确度(MOTP)分别达到79.93%和73.48%,跟踪速度从3.4帧/s提升到43.4帧/s。研究表明,提出的算法不仅在提升跟踪精度和速度方面表现出色,而且更适用于算力有限的边缘设备,为保护野生动物的多样性和群体行为研究提供了强大的技术支持。

轻量化YOLOv7-tiny的遥感图像小目标检测

针对遥感图像小目标众多、目标检测器参数量大和检测效率低等问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny的轻量级遥感图像小目标检测模型。首先,针对原始模型中跨阶段局部空间金字塔池化网络复杂的碎片化操作,提出轻量级的空间金字塔池化结构来减少多余的卷积算子操作;其次,针对颈部网络冗余的模块化连接方式和小目标容易在深层特征丢失空间信息的问题,提出深层语义信息引导的单尺度预测头方法来进行小目标位置信息强化,并进一步减少颈部网络和头部网络的计算成本。在遥感图像数据集上展开实验,结果表明,改进后的模型比原始模型参数量降低49.6%,计算复杂度降低28.5%,推理速度提高73.1%,并优于现阶段其他主流轻量级目标检测器。

基于改进YOLOv7-tiny算法的多种类不均衡样本水稻害虫检测

为实现基于机器视觉的田间水稻害虫检测,本研究结合IP102农业害虫数据集及网络资源,建立了含有26类标签的不均衡样本水稻害虫数据集;改进YOLOv7-tiny单阶段目标检测算法,以部分卷积PConv作为主要卷积核,结合极化自注意力机制(Polarized Self-Attention),将提取到的特征进行复杂双向多尺度特征融合,建立了适合多种类不均衡样本的水稻害虫检测模型。结果表明,在加入迁移学习和多尺度训练的条件下,改进后的YOLOv7-tiny检测算法在自建水稻害虫数据集的平均检测精度达到96.4%,单张图片的检测时间为8.8 ms,模型大小为9 055 kb,可实现对田间水稻害虫的快速准确识别,为水稻害虫的智能化检测和防治提供了技术支持。