前言此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮助大家解答疑惑.解读的系列文章,本人已进行创新点代码复现,有需要的朋友可关注私信我.
针对整车原木检测中存在密集小目标难检测,原木被遮挡易被漏检,目标检测模型复杂度太大难以部署等问题,提出一种基于YOLOv5的整车原木数量检测方法 TWD⁃YOLOv5,来探究目标检测在整车原木场景下进行快速精准检测的可行性,从而实现智能检尺,提高检尺效率. 本研究在原始YOLOv5模型的基础上通过修改模块数量,加入注意力机制和 Transformer 模块的操作来优化主干网络,结合新的检测尺度与基于Ghost卷积设计特征融合网络,提升网络检测小目标的能力,降低模型复杂度,选用 CIoU 作为边界框回归的损失函数和DIoU⁃NMS 作为边界框筛选算法,提高边框的回归精度和解决物体被遮挡的问题. 本研究算法 TWD⁃YOLOv5进行4组试验,从平均精度均值(mAP),每秒传输帧数,原木真检率多种尺度指标进行评估,同时通过预测框完成对原木根数的计数. 试验结果表明,本研究方法的mAP达到 0.731,每秒传输帧数为7.33,模型参数降低40.5%,且测试集原木真检率达到了99.551%,误检率为0.22%. 该方法不仅大幅减少了模型复杂度,还保持了较高的检测精度. 本研究的模型能对整车原木场景下的原木有良好的检测效果,解决了原木被遮挡的问题,且检测速度快,能做到实时检测,另外该算法有较强的鲁棒性且模型较小,可以满足部署至移动端进行目标检测的轻量化需求.
有需要此论文原文以及复现该论文代码的朋友可关注私信我.
注:论文原文出自 -  - 余鸿晖, 郑积仕, 张世文, 等. 基于改进YOLOv5的整车原木数量检测方法.林业工程学报[C],2022, 7(4): 135-143.