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基于改进Double-Head RCNN的无人机航拍图像小目标检测算法 被引量：1
1
作者 王殿伟 胡里晨 +1 位作者 房杰 许志杰 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2141-2149,共9页
为解决无人机航拍图像中小目标特征信息少且容易被噪声干扰导致现有算法漏检率和误检率高的问题,提出一种改进Double-Head Region-卷积神经网络(RCNN)的无人机航拍图像小目标检测算法。在骨干网络ResNet-50上引入Transformer和可变形卷... 为解决无人机航拍图像中小目标特征信息少且容易被噪声干扰导致现有算法漏检率和误检率高的问题,提出一种改进Double-Head Region-卷积神经网络(RCNN)的无人机航拍图像小目标检测算法。在骨干网络ResNet-50上引入Transformer和可变形卷积(DCN)模块,更有效提取小目标特征信息和语义信息;提出一种基于内容感知特征重组(CARAFE)的特征金字塔网络(FPN)结构模块,解决特征融合过程中小目标被背景噪声干扰而丢失特征信息的问题;在区域建议网络中针对小目标尺度分布特点重新设置Anchor生成尺度,进一步提升小目标检测性能。在VisDrone-DET2021数据集上的实验结果表明:所提算法能提取更具有表征能力的小目标特征信息和语义信息,对比Double-Head RCNN算法,所提算法的参数量增加了9.73×10^(6),FPS损失了0.6,但是AP、AP50和AP75分别提升了2.6%、6.2%和2.1%,APs提升了3.1%。 展开更多
关键词 小目标检测 无人机航拍图像 Double-Head RCNN TRANSFORMER 内容感知特征重组
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基于HGTC−YOLOv8n模型的煤矸识别算法研究
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作者 滕文想 王成 费树辉 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第5期52-59,共8页
现有基于深度学习的煤矸识别方法在煤矿井下低照度、高噪声及运动模糊等复杂工况下存在煤矸识别精度低、小目标煤矸容易漏检、模型参数量和运算量大,难以部署到计算资源有限的设备中等问题,提出了一种基于HGTC−YOLOv8n模型的煤矸识别算... 现有基于深度学习的煤矸识别方法在煤矿井下低照度、高噪声及运动模糊等复杂工况下存在煤矸识别精度低、小目标煤矸容易漏检、模型参数量和运算量大,难以部署到计算资源有限的设备中等问题,提出了一种基于HGTC−YOLOv8n模型的煤矸识别算法。采用HGNetv2网络替换YOLOv8n的主干网络,通过多尺度特征的有效提取,提高煤矸识别效果并减少模型的存储需求和计算资源消耗;在主干网络中嵌入三重注意力机制模块Triplet Attention,捕获不同维度间的交互信息,增强煤矸图像目标特征的提取,减少无关信息的干扰;选用内容感知特征重组模块(CARAFE)来改进YOLOv8n颈部特征融合网络上采样算子,利用上下文信息提高感受视野,提高小目标煤矸识别准确率。实验结果表明:①HGTC−YOLOv8n模型的平均精度均值为93.5%,模型的参数量为2.645×10^(6),浮点运算量为8.0×10^(9),帧速率为79.36帧/s。②平均精度均值较YOLOv8n模型提升了2.5%,参数量和浮点运算量较YOLOv8n模型分别下降了16.22%和10.11%。③与YOLO系列模型相比,HGTC−YOLOv8n模型的平均精度均值最高,且参数量和浮点运算量最少,检测速度较快,综合检测性能最佳。④基于HGTC−YOLOv8n模型的煤矸识别算法在煤矿井下复杂工况下,改善了煤矸识别精度低、小目标煤矸容易漏检等问题,满足煤矸图像实时检测要求。 展开更多
关键词 煤矸识别 小目标识别 YOLOv8n 内容感知特征重组模块 三重注意力机制 Triplet Attention HGNetv2
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