改进YOLOv7的小目标检测算法研究

作     者：李安达 吴瑞明 李旭东 LI Anda;WU Ruiming;LI Xudong

作者机构：浙江科技学院浙江省食品物流装备技术研究重点实验室杭州310023 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2024年第60卷第1期

页      面：122-134页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：浙江省公益技术研究计划项目(GG19E050012) 浙江科技学院研究生科研创新基金(2021yjskc03) 

主　　题：YOLOv7模型 小目标检测 大卷积核 损失函数 

摘      要：随着深度学习在国内目标检测的不断应用,常规的大、中目标检测已经取得惊人的进步,但由于卷积网络本身的局限性,针对小目标检测依然会出现漏检、误检的问题,以数据集Visdrone2019和数据集FloW-Img为例,对YOLOv7模型进行研究,在网络结构上对骨干网的ELAN模块进行改进,将Focal NeXt block加入到ELAN模块的长短梯度路径中融合来强化输出小目标的特征质量和提高输出特征包含的上下文信息含量,在头部网络引入RepLKDeXt模块,该模块不仅可以取代SPPCSPC模块来简化模型整体结构还可以利用多通道、大卷积核和Cat操作来优化ELAN-H结构,最后引入SIOU损失函数取代CIOU函数以此提高该模型的鲁棒性。结果表明改进后的YOLOv7模型参数量减少计算复杂性降低并在小目标密度高的Visdrone 2019数据集上的检测性能近似不变,在小目标稀疏的FloW-Img数据集上涨幅9.05个百分点,进一步简化了模型并增加了模型的适用范围。