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一种基于改进YOLOv7的相机标定特征点检测方法
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作者 陈松 闫国闯 +2 位作者 马方远 王西泉 田晓耕 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期151-160,共10页
在基于视觉方法的军事目标检测等技术中,相机的精确标定是进行目标高精度测量的前提,同时也是开展后续图像处理、目标跟踪、三维重建的基础。相机标定的关键在于准确的检测图像中的标定特征点。以当前使用范围较广的棋盘格标定法为对象... 在基于视觉方法的军事目标检测等技术中,相机的精确标定是进行目标高精度测量的前提,同时也是开展后续图像处理、目标跟踪、三维重建的基础。相机标定的关键在于准确的检测图像中的标定特征点。以当前使用范围较广的棋盘格标定法为对象,针对受干扰(模糊、重噪声、极端姿态和大镜头失真)的标定图像难以进行特征点提取的问题,提出一种融合改进YOLOv7-tiny深度学习网络和Harris角点检测的相机标定特征点检测算法。针对原始网络在相机标定特征区域检测中的各种问题,引入Gather-and-Distribute信息聚合分发机制替换YOLOv7-tiny的加强特征提取网络(FPN)部分,提高不同层之间特征融合的能力;在主干特征提取部分后加入Biformer注意力机制,提高对小尺寸特征点候选区域的捕捉能力;在Head部分使用改进Efficient Decoupled Head解耦头,在提高精度的同时维持了较低的计算开销。测试结果表明,改进后的YOLOv7-tiny网络对特征点候选区域检测的准确率有显著的提高,达到95.3%,证明了改进后网络的有效性和可行性。 展开更多
关键词 相机标定 深度学习 YOLOv7-tiny 信息聚合分发机制 注意力机制 HARRIS算法
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基于轻量化YOLO v8s-GD的自然环境下百香果快速检测模型
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作者 罗志聪 何陈涛 +2 位作者 陈登捷 李鹏博 孙奇燕 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期291-300,共10页
为了提高百香果检测精度,并将深度学习模型部署在移动平台上,实现快速实时推理,本文提出一种基于改进YOLO v8s的轻量化百香果检测模型(YOLO v8s-GD)。使用聚集和分发机制(GD)替换颈部特征融合网络,提高模型对百香果图像特征信息跨层融... 为了提高百香果检测精度,并将深度学习模型部署在移动平台上,实现快速实时推理,本文提出一种基于改进YOLO v8s的轻量化百香果检测模型(YOLO v8s-GD)。使用聚集和分发机制(GD)替换颈部特征融合网络,提高模型对百香果图像特征信息跨层融合能力和模型泛化能力;通过基于层自适应幅度的剪枝(LAMP)修剪模型,损失一定精度换取减小模型体积,减少模型参数量,以实现在嵌入式设备上快速检测;运用知识蒸馏学习策略弥补因剪枝而损失的检测精度,提高模型检测性能。实验结果表明,对于自然环境下采集的百香果数据集,改进后模型参数量和内存占用量相比原YOLO v8s基线模型分别降低63.88%和62.10%,精确率(Precision)和平均精度(AP)相较于原模型分别提高0.9、2.3个百分点,优于其他对比模型。在Jetson Nano和Jetson Tx2嵌入式设备上实时检测帧率(FPS)分别为5.78、19.38 f/s,为原模型的1.93、1.24倍。因此,本文提出的改进后模型能够有效检测复杂环境下百香果目标,为实际场景中百香果自动采摘等移动端检测设备部署和应用提供理论和技术支持。 展开更多
关键词 百香果 YOLO v8s 轻量化 检测模型 聚集和分发机制
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