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面向行人重识别的通道与空间双重注意力网络

计算机工程 2022年第12期48卷 281-287,295页

作者：曾涛薛峰杨添合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601

针对现实场景下因受到摄像机视角变化、行人姿态变化、物体遮挡、图像低分辨率、行人图片未对齐等因素影响导致行人判别性特征难以获取的问题,设计混合池通道注意模块(HPCAM)和全像素空间注意力模块(FPSAM),并基于这两种注意力模块提出... 详细信息

针对现实场景下因受到摄像机视角变化、行人姿态变化、物体遮挡、图像低分辨率、行人图片未对齐等因素影响导致行人判别性特征难以获取的问题,设计混合池通道注意模块(HPCAM)和全像素空间注意力模块(FPSAM),并基于这两种注意力模块提出一种通道与空间双重注意力网络(CSDA-Net)。HPCAM模块能够在通道维度上抑制无用信息的干扰,增强显著性特征的表达,以提取得到判别性强的行人特征。FPSAM模块在空间维度上增强行人特征的判别能力,从而提高行人重识别的准确率。通过在传统行人重识别深度模型框架中分阶段融入HPCAM模块和FPSAM模块,获得由粗糙到细粒度的注意力特征。实验结果表明,CSDA-Net网络在行人重识别主流数据集CUHK03、DukeMTMC-ReID和Market1501上的Rank-1准确率分别为78.3%、91.3%和96.0%,平均精度均值(mAP)分别为80.0%、82.1%和90.4%,与MGN网络相比,Rank-1准确率分别提升14.9、2.6和0.3个百分点,mAP分别提升13.7、3.7和3.5个百分点,能够提取更具鲁棒性和判别性的表达特征。

关键词：行人重识别双重注意力机制行人特征深度学习平均精度均值

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基于统一划分的特征自适应行人再识别方法

南京理工大学学报 2020年第3期44卷 266-271页

作者：张德磊宋晓宁於东军江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

为解决行人再识别(Re-ID)任务中,目标特征统一划分方法导致的部位信息关联性减少和识别率降低的问题,提出了基于密集连接卷积网络(DenseNet)的深度学习方法框架及基于统一划分方法的特征自适应Re-ID方法。在统一划分方法的基础上,为了... 详细信息

为解决行人再识别(Re-ID)任务中,目标特征统一划分方法导致的部位信息关联性减少和识别率降低的问题,提出了基于密集连接卷积网络(DenseNet)的深度学习方法框架及基于统一划分方法的特征自适应Re-ID方法。在统一划分方法的基础上,为了保留部位特征的相关性,利用马氏距离公式计算相邻特征距离,自适应地选取信息相关性高的部位特征做融合,再对融合后的特征做行人分类。该文算法分别在Market1501数据集、CUHK03数据集以及DukeMTMC-ReID数据集上进行实验。平均精度均值(mAP)分别达到82.8%、70.3%、60.1%。该文方法与基于部位的卷积基准(PCB)以及部位对齐的行人再识别(AlignedReID++)相比,mAP均有提高。

关键词：统一划分行人再识别深度学习马氏距离平均精度均值

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改进的YOLOv3目标检测算法

中国科技论文 2021年第11期16卷 1195-1201页

作者：曹春键臧强王泽嘉屠壮南京信息工程大学自动化学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

针对YOLOv3目标检测算法存在网络参数量大、检测精度不够高的问题,首先,使用一种轻量化YOLOv3特征提取网络的方法,降低特征提取网络部分的参数量;其次,提出一种多级特征融合网络结构,提高YOLOv3算法特征层的检测效果;最后,采用一种软化... 详细信息

针对YOLOv3目标检测算法存在网络参数量大、检测精度不够高的问题,首先,使用一种轻量化YOLOv3特征提取网络的方法,降低特征提取网络部分的参数量;其次,提出一种多级特征融合网络结构,提高YOLOv3算法特征层的检测效果;最后,采用一种软化的非极大值抑制(soft non-maximun suppression,Soft-NMS)算法,在检测阶段有效避免重叠目标下的漏检。结果表明,相比于YOLOv3算法,改进YOLOv3算法的参数量降低了46%,模型大小约为原模型的50%,在PASCAL VOC 2007数据集上的平均精度均值(mean average precision,mAP)提升了3.5%。

关键词：目标检测 YOLOv3算法特征融合非极大值抑制平均精度均值

基于改进YOLOv5的玻璃纤维管纱缺陷检测方法

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棉纺织技术 2023年第12期51卷 12-19页

作者：董振宇景军锋西安工程大学陕西西安710600 陕西省人工智能联合实验室西安工程大学分部陕西西安710600

针对玻璃纤维管纱缺陷检测中存在的抗干扰能力差、检测精度低和检测速度慢的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的玻璃纤维管纱缺陷检测方法(BY-YOLO)。首先建立了高效重参数网络(ER-Net)作为主干网络对管纱缺陷特征进行优化提取,利用结构... 详细信息

针对玻璃纤维管纱缺陷检测中存在的抗干扰能力差、检测精度低和检测速度慢的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的玻璃纤维管纱缺陷检测方法(BY-YOLO)。首先建立了高效重参数网络(ER-Net)作为主干网络对管纱缺陷特征进行优化提取,利用结构重参数化技术和精确金字塔池化模块(R-SPP)提升检测速度,减弱特征噪声信息对检测效果的影响;其次提出了深度注意力路径聚合网络(DA-PANet)作为颈部网络对管纱的多尺度特征进行融合,通过特征增强模块Depth-Mixer和注意力机制模块增强管纱缺陷特征的语义信息,提高模型对多尺度缺陷的检测能力。试验结果表明:该方法能够将玻璃纤维管纱缺陷检测的mAP值提高至94.43%,同时将其检测速度提升到103帧/s。与其他主流的检测模型相比,该研究提出的方法拥有更高的鲁棒性、准确性和实时性。

关键词：管纱缺陷检测机器视觉深度学习 YOLOv5 结构重参数化技术注意力机制模块平均精度均值

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基于改进YOLOv5s的经编织物缺陷检测

棉纺织技术 2023年第7期51卷 46-52页

作者：孙浩东周其洪陈鹏陈革王水王菡珠数字化纺织服装技术工程研究中心上海201600 东华大学上海201600 五洋纺机有限公司江苏常州213000

针对经编织物缺陷检测精度低、漏检和误检率高等问题,提出改进的YOLOv5s算法模型CSC-YOLOv5s。首先使用ConvNeXtBlock模块替换主干提取网络中的CSP模块,增强主干网络的特征提取能力,减少特征提取时细节信息的丢失;其次提出SC-PANet网络... 详细信息

针对经编织物缺陷检测精度低、漏检和误检率高等问题,提出改进的YOLOv5s算法模型CSC-YOLOv5s。首先使用ConvNeXtBlock模块替换主干提取网络中的CSP模块,增强主干网络的特征提取能力,减少特征提取时细节信息的丢失;其次提出SC-PANet网络结构,引入SimAM注意力机制模块,增强模型在特征融合时对经编织物缺陷区域的关注,提高小尺寸缺陷的检测精度,结合Content-Aware ReAssembly上采样算子改进上采样层,提升特征融合精度;最后改进损失函数,加速模型收敛。试验结果表明,CSC-YOLOv5s算法在自建经编织物数据集上mAP值为90.6%、召回率为85.9%,比原始YOLOv5s算法分别提高5.5个百分点和5.9个百分点,改进后的算法整体性能较好。

关键词：缺陷检测 YOLOv5s模型注意力机制经编织物平均精度均值

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基于深度学习的印刷电路板缺陷检测算法研究

基于深度学习的印刷电路板缺陷检测算法研究

作者：贾欣雨河北科技大学

学位级别：硕士

PCB在全球的产值日益增长,中国已成为世界上最大的PCB产能国。随着电子行业领域的快速发展,高性能PCB的需求将继续增长,但高性能PCB在生产过程中技术复杂且工序众多,极易出现短路、断路等缺陷,这些缺陷都极大地影响了PCB的寿命。目前我... 详细信息

PCB在全球的产值日益增长,中国已成为世界上最大的PCB产能国。随着电子行业领域的快速发展,高性能PCB的需求将继续增长,但高性能PCB在生产过程中技术复杂且工序众多,极易出现短路、断路等缺陷,这些缺陷都极大地影响了PCB的寿命。目前我国广泛使用的是以机器视觉为核心的自动光学检测系统,但此方法存在对缺陷图像像素要求高、检测算法复杂的等问题。随着深度学习领域的日新月异的发展,使用深度学习进行缺陷检测更为高效,且随着深度学习算法的不断更新,也会带动实际生产中的PCB缺陷检测技术升级,有利于长远发展。因此,本文针对PCB缺陷检测现有的问题,提出基于深度学习的PCB缺陷检测算法。PCB缺陷本身存在线路设计多样、缺陷面积小且各缺陷之间特征相似等问题,导致缺陷检测难度加大且易于错检、漏检,现使用深度学习方法解决上述问题,主要研究内容如下。1)首先使用深度学习中的YOLOv4算法进行PCB缺陷检测,检测效果较好但模型过大,为进一步提高检测精确率以及解决模型过大的问题,对YOLOv4进行改进,提出YOLO-J算法。使用Resnet50替换原主干网络CSPDarknet53从而降低模型参数量;为避免替换主干网络带来的检测效果大幅降低的问题,改进PANet以实现更多尺度的特征融合;在网络中添加ECA注意力机制并使用Hard-swish激活函数以提升模型对小目标的特征提取能力;使用二分K-means算法重新聚类先验框,使算法更准确地匹配数据集。通过实验结果证明,在Io U=0.5时,该算法的m AP达98.2%,在Io U=0.5:0.95时,m AP达51.7%、召回率达60.5%,相比原算法的m AP提高了6.7%、召回率提高了10.2%,模型大小为132MB,实现了提高PCB缺陷检测精确率及召回率模型的同时模型轻量化的目的。2)为进一步提高模型检测精确率,使用更为先进的YOLOv7算法进行PCB缺陷检测,且为增强检测效果,对YOLOv7进行改进,提出YOLO-G算法。将Bi FPN融入YOLOv7的Neck网络中,在加强目标特征信息的同时避免丢失位置信息;使用SPD-Conv模块代替Transition模块中的最大池化层,解决在池化过程中丢失像素信息的问题;使用Sim AM,在三维的角度上使网络能够辨别出重要信息,提高模型检测精确率。实验数据得出,在Io U=0.5时,该算法的m AP高达99.55%,在Io U=0.5:0.95时,m AP达67.7%,召回率达72.8%,相比原算法的m AP提高了8.2%、召回率提高了5.8%,通过实验表明该算法有效地提高了检测效果。

关键词： PCB 深度学习缺陷检测平均精度均值召回率

基于改进Mask R-CNN钢纤维混凝土裂缝检测模型

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华东交通大学学报 2021年第6期38卷 37-45页

作者：周双喜袁海强邓芳明华东交通大学土木建筑学院江西南昌330013 华东交通大学电气工程学院江西南昌330013

针对混凝土裂缝检测具有多类别影响的复杂性,难以做准确分类、分割和定位任务问题,提出基于改进Mask R-CNN钢纤维混凝土裂缝检测方案。为提高检测速率和精度,对方案模型主干网络增加分散注意力模块跨越特征图组,提高特征学习能力,在交... 详细信息

针对混凝土裂缝检测具有多类别影响的复杂性,难以做准确分类、分割和定位任务问题,提出基于改进Mask R-CNN钢纤维混凝土裂缝检测方案。为提高检测速率和精度,对方案模型主干网络增加分散注意力模块跨越特征图组,提高特征学习能力,在交并比基础上增加目标与锚框间距离、重叠率、尺度和惩罚项提高回归精度,并与原始Mask R-CNN模型进行对比。仿真结果表明裂缝、数字以及词汇的平均精度均值达到96.09%,能够精准定位裂缝并作出像素级分割,单样本耗时198 ms。提出的模型既增加了准确率又降低了图片处理延时,与原始Mask R-CNN模型相比,平均精度均值和图片处理速率分别提升6.2%和5.7%。仿真实验证明改进后的模型具有较强的鲁棒性以及泛化能力。

关键词：裂缝检测钢纤维混凝土改进Mask R-CNN Split-Attention 平均精度均值

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基于YOLO-G的PCB缺陷检测算法

微电子学与计算机 2024年第10期41卷 35-44页

作者：苏佳罗都贾欣雨梁奔冯康康河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018 视航实验室河北石家庄050018

PCB存在线路设计多样、缺陷面积小且各缺陷之间特征相似等问题,导致缺陷检测精度较低,本文提出使用YOLO-G缺陷检测算法提高检测精度。首先,基于YOLOv7基础模型,使用SPD-Conv模块解决池化过程中像素信息丢失的问题。其次,引入SimAM模块... 详细信息

PCB存在线路设计多样、缺陷面积小且各缺陷之间特征相似等问题,导致缺陷检测精度较低,本文提出使用YOLO-G缺陷检测算法提高检测精度。首先,基于YOLOv7基础模型,使用SPD-Conv模块解决池化过程中像素信息丢失的问题。其次,引入SimAM模块从三维角度区分重要特征信息,提高模型对不同程度特征表示的感知能力。最后,使用BiFPN融合结构提高低层细节和高级语义信息的多路径交互融合,提高小目标位置的高效定位与分类。实验数据表明:该算法平均精度均值和召回率较原算法分别提升8.2%和5.8%,提高了PCB小目标的检测性能和检出率,证明了算法的有效性。

关键词：目标检测 YOLOv7 缺陷检测平均精度均值召回率

基于轻量化YOLOv4电动车头盔检测的算法

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自动化应用 2022年第6期 8-12页

作者：王艳鹏王振亚赵继红葛广英聊城大学物理科学与信息工程学院山东聊城252059 聊城大学计算机学院山东聊城252059

在城市交通中,时常出现电动车骑行者引发的安全事故,佩戴安全头盔可以有效地避免或降低安全事故带来的损害,因此提出了一种基于改进YOLOv4的电车头盔检测算法,可以有效地检测电动车骑行者佩戴头盔的状况。首先建立电车头盔数据集并对其... 详细信息

在城市交通中,时常出现电动车骑行者引发的安全事故,佩戴安全头盔可以有效地避免或降低安全事故带来的损害,因此提出了一种基于改进YOLOv4的电车头盔检测算法,可以有效地检测电动车骑行者佩戴头盔的状况。首先建立电车头盔数据集并对其进行标注,利用数据增强方法扩充数据集;再将主干网络CSPDarknet中普通卷积改为深度可分离卷积,减少计算量,便于用于交通部门实际检测中;然后运用k-means++聚类算法对网络anchors进行重新设置,提高网络提取特征的能力;最终改进后的YOLOv4网络的平均精度均值(mAP)提高了2.75%。

关键词：头盔检测 YOLOv4 深度可分离卷积平均精度均值