关于小目标与遮挡目标检测的YOLO方法研究（适用于毕设及课设论文）.pdf

简介：
本文探讨了基于YOLO算法的小目标和被遮挡目标检测技术，旨在改善模型在处理低分辨率及复杂场景下的表现，为相关领域的学术研究与工程应用提供参考。 ### 基于YOLO的小目标与遮挡目标检测研究 #### 一、研究背景及问题概述 近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，小目标和被遮挡物体的识别成为了热点课题之一，在遥感图像处理以及人流量监控等领域尤为突出。实际应用中由于这些对象尺寸较小且彼此重叠严重，导致了识别任务面临诸多挑战。本段落旨在通过卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力来提出一种专门针对小目标和遮挡物体的深度学习模型——YOLOv3-E。 #### 二、基于深度学习的目标检测方法概述 在计算机视觉领域中，目标检测是基本问题之一，涉及到图像中的多个对象识别与定位。当前主流的方法分为两大类：两阶段检测器（如R-CNN系列）和单阶段检测器（例如YOLO系列）。前者首先生成候选区域然后进行分类及调整边界；后者则直接从输入图象输出目标的类别概率以及其位置，因此速度快但精度可能稍逊一筹。 作为典型的单阶段模型代表之一，YOLO通过将整个识别过程视为回归问题，并在图像上执行预测而具备实时处理的优势。然而，在小尺寸和被遮挡物体检测方面，原始版本存在一定的局限性——这主要是因为其特征提取网络（如Darknet-53）对捕捉细微尺度信息不够充分。 #### 三、数据集的预处理策略 为了优化高分辨率图像上的目标识别问题，本段落采用DOTA数据库，并通过裁剪和筛选方法来改进原始的数据集合。另外，利用K-means++聚类算法生成最优候选框（Anchor Boxes），通过对标签进行聚类分析以提高对小尺寸物体特征的学习效率。 #### 四、基于增强的特征提取机制的小目标检测算法——YOLOv3-E 为解决原版YOLO在处理小型对象时存在的问题，本段落提出了改进后的YOLOv3-E模型。该版本通过引入双向融合技术增强了浅层局部与深层全局特性之间的联系，并且利用不同尺寸图象间的特征结合来提升对小目标信息的捕捉能力；同时加入了注意力机制以减少噪声干扰。 #### 五、面向密集遮挡环境下的改进方案 针对原版YOLOv3非极大值抑制（NMS）算法及交并比计算存在的问题，本段落进一步优化了模型。通过引入空间金字塔池化模块(SPP)来增强对不同尺度目标的适应性；同时调整了NMS机制以提高预测框筛选准确性，并改进IoU函数提高了遮挡物体检测精度。 #### 六、实验验证 为了评估所提出方法的有效性，本段落使用Python语言和Pytorch框架进行了大量实验。在DOTA与CrowdHuman数据集上进行测试后发现，提出的YOLOv3-E模型显著提升了小目标及被遮挡对象的识别性能，并且通过比较不同模块对整体效果的影响以及各类指标（如召回率、精度等）进一步验证了其优越性。 #### 结论 本段落通过对现有YOLOv3网络结构进行改进提出了一种新的深度学习模型——YOLOv3-E，专门用于解决小目标和被遮挡物体的检测问题。实验结果表明，在多种应用场景下该方法表现出色，并为智慧交通领域的相关任务提供了强有力的支持。