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激光与光电子学进展 2024年

作者：尹泽宇杨波陈金令朱创创陈洪丽陶金西南石油大学电气信息学院国网四川省电力公司信息通信公司西南石油大学石油与天然气工程学院

为解决无人机航拍小目标检测背景复杂、目标微小且密集、模型移动端部署困难等问题，提出一种基于RT-DETR改进的轻量化小目标检测算法STD-DETR（Small Target Detect-DETR）。首先，引入RepConv对轻量级网络Starnet进行改进，替换原主... 详细信息

为解决无人机航拍小目标检测背景复杂、目标微小且密集、模型移动端部署困难等问题，提出一种基于RT-DETR改进的轻量化小目标检测算法STD-DETR（Small Target Detect-DETR）。首先，引入RepConv对轻量级网络Starnet进行改进，替换原主干网络，实现模型轻量化。其次，设计了一种新的特征金字塔，在P2层增加了160×160尺寸的特征图输出，丰富了小目标特征信息，取代了传统增加P2小目标检测头的方法，并引入COSE（CSP-OmmiKernel Squeeze-Excitation）模块和SPD卷积，增强全局特征的提取能力和多尺度特征的融合能力。最后，利用piou替代原模型损失函数，通过像素级（Pixels）的方式计算IoU，以更精确地捕捉微小重叠区域，降低漏检率并提高精度。实验结果表明，STD-DETR模型在Visdrone2019数据集上的精确率、召回率和mAP50较原模型分别提高了1.3%、2.2%、2.3%，同时计算量和参数量分别减少了34.0%、37.9%，在公开数据集Tinyperson上做泛化性实验，精确率和mAP50较原模型分别提高了3.7%、2.1%，验证了改进模型的有效性和泛化性。

关键词：小目标检测 RT-DETR 轻量化特征金字塔 piou

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基于通道剪枝的ACAM-YOLOv5s绝缘子缺陷检测

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电子测量技术 2023年第9期46卷 108-116页

作者：赵立杰袁昌彪黄明忠王国刚张延华沈阳化工大学信息工程学院沈阳110142

针对现有的绝缘子缺陷检测深度神经网络模型规模大、计算资源消耗高、检测精度低,难以部署在边缘端,本文基于通道剪枝和YOLOv5s方法提出具有非对称卷积和注意力机制的轻量级绝缘子缺陷检测模型ACAM-YOLOv5s。ACAM-YOLOv5s模型采用非对... 详细信息

针对现有的绝缘子缺陷检测深度神经网络模型规模大、计算资源消耗高、检测精度低,难以部署在边缘端,本文基于通道剪枝和YOLOv5s方法提出具有非对称卷积和注意力机制的轻量级绝缘子缺陷检测模型ACAM-YOLOv5s。ACAM-YOLOv5s模型采用非对称卷积模块ACBlock替换YOLOv5s骨干网络残差结构中的标准卷积,并结合通道和空间混合的注意力CBAM进行特征融合,以增强骨干网络的表达能力、特征提取能力以及鲁棒性。引入对边界框大小和位置灵敏性高的piou作为定位回归损失,解决绝缘子纵横比高导致缺陷检测定位准确率低的问题。基于BN层通道剪枝方法对ACAM-YOLOv5s模型进一步稀疏化训练、剪枝和微调,得到轻量化缺陷检测模型。实验结果表明,剪枝后的ACAM-YOLOv5s模型和原始YOLOv5s相比,在检测精度、计算量和模型体积方面,具有相对优势,能够满足边缘设备部署的需求,在无人机航拍绝缘子缺陷检测领域具有潜在价值。

关键词：绝缘子缺陷检测 YOLOv5s 非对称卷积注意力机制 piou 通道剪枝

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