检索结果-南通市图书馆

图学学报 2024年第5期45卷 987-997页

作者：谢国波林松泽林志毅吴陈锋梁立辉广东工业大学计算机学院广东广州510006

针对目前道路病害检测方法参数量较大、小目标病害检测效果差且易出现误检、漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的道路病害检测算法。引入深度可分离卷积(DSC)和无参注意力机制(SimAM)设计ELAN-SimAM-D结构,减少计算量和参数量以... 详细信息

针对目前道路病害检测方法参数量较大、小目标病害检测效果差且易出现误检、漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的道路病害检测算法。引入深度可分离卷积(DSC)和无参注意力机制(SimAM)设计ELAN-SimAM-D结构,减少计算量和参数量以实现轻量化,同时加强模型的特征提取和特征融合的能力;引入自适应指数加权池化和自适应融合设计sppada结构作为空间金字塔池化结构,增强道路病害信息的保留程度,降低病害的漏检;新增P2小目标网络层,加强对较小目标病害的检测能力,提高模型的检测精度;设计新的损失函数NWD-EIOU替换原CIOU损失函数,提高小目标定位的精度。实验结果表明,相较于原始的YOLOv7-tiny算法,改进后的YOLOv7-tiny算法在自建实验数据集下mAP@0.5达到83.14%,提升了3.50%,召回率上提升了4.96%,模型的参数量降低了33.84%,能够满足道路病害检测的需求。

关键词： YOLOv7-tiny 道路病害检测自适应指数加权池化 SimAM注意力机制 sppada结构 P2小目标网络层

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