改进YOLOX-s的密集垃圾检测方法

作     者：谢若冰 李茂军 李宜伟 胡建文 XIE Ruobing;LI Maojun;LI Yiwei;HU Jianwen

作者机构：长沙理工大学电气与信息工程学院长沙410114 

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

年 卷 期：2024年第60卷第5期

页      面：250-258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：国家自然科学基金(62271087) 

主　　题：密集垃圾检测 多头自注意力机制 YOLOX-s 深度学习 

摘      要：针对密集堆放的多种类垃圾检测存在识别率低、定位不够准确和待测目标被误检、漏检问题,提出了一种融合多头自注意力机制改进YOLOX-s的垃圾检测方法。在特征提取网络嵌入SwinTransformer模块,引入基于滑窗操作的多头自注意力机制,使得网络兼顾全局特征信息和重点特征信息,减少误检现象;在预测输出网络中使用可变形卷积,对初始预测框进行精细化处理,提高定位精度;在EIoU损失的基础上引入加权系数,提出加权IoU-EIoU损失,自适应调整训练时不同阶段不同损失的关注程度,进一步加快训练网络的收敛速度。在公开204类垃圾检测数据集中进行测试,结果表明,所提改进算法的平均精度均值分别可达80.5%和92.5%,优于当前流行目标检测算法,且检测速度快,满足实时性需求。