鱼类目标检测对渔业精准养殖、生产自动化、资源调查及鱼行为的研究等具有重要的意义。为了能快速准确地得到鱼类目标的位置和所属类别,提出了一种改进YOLO v4模型的鱼类目标检测方法,在CIoU(Complete Intersection over Union)损失函...鱼类目标检测对渔业精准养殖、生产自动化、资源调查及鱼行为的研究等具有重要的意义。为了能快速准确地得到鱼类目标的位置和所属类别,提出了一种改进YOLO v4模型的鱼类目标检测方法,在CIoU(Complete Intersection over Union)损失函数基础上构建了新的损失项,改进的损失函数使真实框与相交框呈相同宽高比进行回归,同时通过设置多锚点框模式,增强在特定尺寸面积上的检测效果。结果显示:改进YOLO v4模型的mAP(mean Average Precision)比原模型有较大提升,在自建数据集、Fish4Knowledge数据集和NCFM数据集上的mAP分别达到了94.22%、99.52%、92.16%。研究表明,改进YOLO v4模型可以快速准确地检测到鱼的位置和类别,检测速度满足实时的要求,可以为渔业精准养殖等提供参考。展开更多
在自然场景中,天气情况、光照强度、背景干扰等问题影响火焰检测的准确性.为了实现复杂场景下实时准确的火焰检测,在目标检测网络YOLOv5的基础上,结合Focal Loss焦点损失函数、CIoU(Complete Intersection over Union)损失函数与多特征...在自然场景中,天气情况、光照强度、背景干扰等问题影响火焰检测的准确性.为了实现复杂场景下实时准确的火焰检测,在目标检测网络YOLOv5的基础上,结合Focal Loss焦点损失函数、CIoU(Complete Intersection over Union)损失函数与多特征融合,提出实时高效的火焰检测方法.为了缓解正负样本不均衡问题,并充分利用困难样本的信息,引入焦点损失函数,同时结合火焰静态特征和动态特征,设计多特征融合方法,达到剔除误报火焰的目的.针对国内外缺乏火焰数据集的问题,构建大规模、高质量的十万量级火焰数据集(http://www.yongxu.org/data bases.html).实验表明,文中方法在准确率、速度、精度和泛化能力等方面均有明显提升,同时降低误报率.展开更多
文摘鱼类目标检测对渔业精准养殖、生产自动化、资源调查及鱼行为的研究等具有重要的意义。为了能快速准确地得到鱼类目标的位置和所属类别,提出了一种改进YOLO v4模型的鱼类目标检测方法,在CIoU(Complete Intersection over Union)损失函数基础上构建了新的损失项,改进的损失函数使真实框与相交框呈相同宽高比进行回归,同时通过设置多锚点框模式,增强在特定尺寸面积上的检测效果。结果显示:改进YOLO v4模型的mAP(mean Average Precision)比原模型有较大提升,在自建数据集、Fish4Knowledge数据集和NCFM数据集上的mAP分别达到了94.22%、99.52%、92.16%。研究表明,改进YOLO v4模型可以快速准确地检测到鱼的位置和类别,检测速度满足实时的要求,可以为渔业精准养殖等提供参考。
