针对实时行人检测场景存在遮挡、形态姿势不同的行人目标,YOLOv5模型对于这些目标检测有明显的漏检问题,提出一种像素差异度注意力机制(pixel difference attention,PDA),不同于传统的通道注意力机制用全局均值池化(global average pool...
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针对实时行人检测场景存在遮挡、形态姿势不同的行人目标,YOLOv5模型对于这些目标检测有明显的漏检问题,提出一种像素差异度注意力机制(pixel difference attention,PDA),不同于传统的通道注意力机制用全局均值池化(global average pooling,GAP)、全局最大值池化(global max pooling,GMP)来概括整张特征图的信息,全局池化将空间压缩成一个值来表征整个通道,造成了空间信息的流失,PDA将空间信息沿高和宽分别压缩,并将其分别与通道信息联系起来做注意力加权操作,同时提出一种新的通道描述指标表征通道信息,增强空间信息与通道信息的交互,使模型更容易关注到综合了空间和通道维度上的特征图的重要信息,在主干网络末端插入PDA后使模型平均精度(mean average precision,mAP)0.5提升了2.4个百分点,mAP0.5:0.95提升了4.4个百分点;针对实时检测场景的部署和检测速度要求模型拥有较少的参数量和计算量,因此提出了新的轻量化特征提取模块AC3代替原YOLOv5模型中的C3模块,该模块使插入PDA后的改进模型在精度仅仅损失0.2个百分点的情况下,参数量(parameters,Param.)减少了20%左右,浮点运算量(giga floating-point operations,GFLOPs)减少了30%左右。实验结果表明,最终的改进模型比YOLOv5s原模型在VOC行人数据集上mAP0.5提升了2.2个百分点,mAP0.5:0.95提升了3.1个百分点,且参数量减少了20%左右,浮点运算量减少了30%左右,在GTX1050上的检测速度(frames per second,FPS)提升了4。
根据实际需求,在道路目标检测过程中需要快速、准确地识别出目标的种类,针对YOLOv3目标检测算法在道路目标检测过程中存在速度慢、检测精确率不高的问题,提出了一种兼顾轻量化与检测精确率,并且可部署于移动端的轻量化卷积神经网络算法YOLOv3_M。使用ISODATA动态聚类算法对BDD与KITTI混合数据集聚类分析,找出更适合目标的Anchor Box;用MobileNetv3-Large网络代替原始YOLOv3网络中的特征提取网络Darknrt53,在降低主干网络复杂度的同时可以减小模型的参数;在特征融合网络部分加入CBAM注意力机制。实验结果表明,改进后的YOLOv3_M算法在混合数据集上测试的平均精度均值(mean Average Precision,mAP)提升了3.45%,推断速度比YOLOv3算法增加了17.5帧/秒,具有较好的实用性。
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