基于改良YOLO轻量化网络的目标检测技术

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简介：
本研究提出了一种改进版的YOLO目标检测模型，通过优化网络结构实现更高效、准确的小物体识别能力，适用于资源受限环境。 YOLOv3作为开源的目标检测网络，在同时期的同类技术中表现出显著的速度与精度优势。然而，由于它采用了全卷积网络(FCN)、特征金字塔网络(FPN)以及残差网络(ResNet)，对硬件配置的要求较高，导致开发成本上升，不利于在工业领域的广泛应用。为了适应嵌入式平台的需求，通常采用YOLOv3-tiny版本进行目标检测，尽管其计算量较小但性能远逊于原版YOLOv3。为解决这一问题并提高YOLOv3在嵌入式设备上的运行效率，我们提出了一种基于YOLOv3的简化网络。该模型保留了FCN、FPN和ResNet的关键特性，并通过减少各层参数量与残差层数来优化性能表现；此外还尝试引入密集连接网络空间金字塔池化技术以进一步提升效果。实验结果显示，相较于原始版本的YOLOv3，这种新的简化版不仅在模型大小及运行速度上有显著改进，在PASCAL VOC2007和VOC2012数据集上的平均精度也明显优于YOLOv3-tiny。

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基于改良YOLO轻量化网络的目标检测技术

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本研究提出了一种改进版的YOLO目标检测模型，通过优化网络结构实现更高效、准确的小物体识别能力，适用于资源受限环境。 YOLOv3作为开源的目标检测网络，在同时期的同类技术中表现出显著的速度与精度优势。然而，由于它采用了全卷积网络(FCN)、特征金字塔网络(FPN)以及残差网络(ResNet)，对硬件配置的要求较高，导致开发成本上升，不利于在工业领域的广泛应用。为了适应嵌入式平台的需求，通常采用YOLOv3-tiny版本进行目标检测，尽管其计算量较小但性能远逊于原版YOLOv3。为解决这一问题并提高YOLOv3在嵌入式设备上的运行效率，我们提出了一种基于YOLOv3的简化网络。该模型保留了FCN、FPN和ResNet的关键特性，并通过减少各层参数量与残差层数来优化性能表现；此外还尝试引入密集连接网络空间金字塔池化技术以进一步提升效果。实验结果显示，相较于原始版本的YOLOv3，这种新的简化版不仅在模型大小及运行速度上有显著改进，在PASCAL VOC2007和VOC2012数据集上的平均精度也明显优于YOLOv3-tiny。

基于改良 YOLOv8 的轻量化小麦病害检测方法

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本研究提出了一种改进版YOLOv8模型，用于开发高效的小麦病害识别系统。通过优化算法和参数调整，实现了准确、快速的小麦病变自动检测，为农业监测提供有力工具。为了提高小麦病害检测的精度并方便快速地部署到移动端设备上，本段落提出了一种基于改进YOLOv8的小麦病害轻量化检测方法。首先，在模型结构中使用PP-LCNet代替原有的骨干网络，并引入深度可分离卷积（DepthSepConv）来减少参数量同时提升性能。其次，在颈部网络部分添加了全局注意力机制模块，以增强特征中的语义和位置信息的捕捉能力，从而提高模型在融合不同层次的信息时的表现。然后，我们进一步加入轻量化通用上采样内容感知重组(CARAFE)模块，这有助于改善模型提取关键特征的能力。最后，在损失函数方面采用了Wise-IoU边界损失函数来替代原有的损失函数，以优化网络的边界框回归性能，并提高对小目标病害检测的效果。实验结果表明，与原始YOLOv8相比，改进后的模型在参数量和大小上分别减少了12.5%和11.3%，同时其精确度(Precision)和平均精度均值(mAP)也有所提升。这些变化不仅使得该方法能够在资源受限的环境中高效运行，并且保持了较高的检测性能。综上所述，本段落提出了一种改进YOLOv8的小麦病害轻量化检测方案，在优化模型结构、引入注意力机制及特征重组模块和边界损失函数等多个方面进行了创新性研究。这种技术不仅可以帮助农民及时发现小麦病害问题，也为智能农业的发展提供了强有力的技术支持。未来的研究可以进一步探索数据增强策略以提高不同环境下的泛化能力。

基于改良卷积神经网络的船舶目标检测.pdf

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本文提出了一种改进的卷积神经网络模型，专门用于提高复杂海面环境中船舶目标的检测精度和效率。通过实验验证了该方法的有效性。基于改进卷积神经网络的船舶目标检测的研究旨在通过优化现有的卷积神经网络架构来提高对海上环境中船舶目标识别的准确性和效率。该研究探讨了如何在复杂多变的海面背景下，利用深度学习技术增强模型对于不同大小、形状和视角下的船只图像进行有效分类的能力。通过对现有算法和技术瓶颈的分析，并结合实际应用需求提出了一系列创新性的解决方案，以期为海上交通安全监管提供更为可靠的技术支持。

基于改良特征金字塔的Mask R-CNN目标检测技术

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本研究提出了一种改进的特征金字塔网络应用于Mask R-CNN架构中，显著提升了多尺度目标检测与分割精度，为复杂场景下的物体识别提供了有效解决方案。本段落提出了一种基于改进特征金字塔的Mask R-CNN目标检测方法。实验结果显示，在不同交并比阈值下，该方法相比传统的Mask R-CNN框架在目标边缘和包围盒两项指标上的平均准确率分别提高了约2.4%和3.8%，尤其对于中等尺寸的目标，其检测准确性提升了7.7%和8.5%，显示出较强的稳健性。

针对嵌入式平台的轻量化目标检测网络

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本研究致力于开发适用于嵌入式设备的高效目标检测算法，通过设计轻量级神经网络结构，在保证识别精度的同时大幅减少计算资源需求。我们提出了一种基于深度可分离卷积的适用于嵌入式平台的小型目标检测网络MTYOLO（MobileNet Tiny-Yolo）。该网络将待检测图片平均分割成多个单元格，并采用深度可分离卷积替代传统卷积，从而减少了参数量和计算量。此外，通过使用点卷积和特征图融合的方法提高了检测精度。实验结果显示，所提的MTYOLO网络模型大小为41 MB，仅为Tiny-Yolo模型的67%，在PASCAL VOC 2007数据集上的检测准确率可达57.25%。因此，该模型相较于Tiny-Yolo具有更好的检测效果，并且更适合应用于嵌入式系统中。

基于改良YOLOv5的路面坑洼检测技术

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本研究提出了一种改进版YOLOv5算法，专门用于高效准确地识别和定位道路表面的坑洼缺陷，以提升交通安全与维护效率。坑洼是路面常见的病害之一，对行车安全构成威胁。如何准确快速地检测路面坑洼成为了一个重要的研究课题。现有的检测方法在处理小目标和密集目标场景下的精度较低，为此本段落提出了一种改进的YOLOv5模型。具体来说，在YOLOv5的主干网络中引入了CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制，增强了模型对关键特征的关注能力；同时将损失函数由原来的设置改为EIoU (Efficient Intersection over Union)，进一步提升了目标检测精度。实验表明，所提出的改进模型在处理小目标和密集目标场景时能够快速准确地识别路面坑洼，在Annotated Potholes Image Dataset数据集中取得了82%的mAP（mean Average Precision），相较于原始YOLOv5提高了6.7%，并且优于其他主流方法的表现。

基于目标检测网络的轮对踏面缺陷检测技术方法

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本研究提出了一种基于目标检测网络的创新方法，专门用于铁路车辆轮对踏面缺陷的自动检测，旨在提高检测精度与效率。为了应对传统图像处理算法在快速准确识别轮对踏面缺陷方面的局限性,本段落提出了一种基于双深度神经网络的检测方法。此方案包含两个独立的部分：踏面提取网络以及缺陷识别网络。针对踏面这一大目标特征，通过分析和测试SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型发现其在提取轮对图像中的踏面区域时表现最为出色，精度均值(AP)达到99.8%。基于此，在成功获取到踏面后，为了进一步提高缺陷识别的效率，并考虑到踏面上的小目标特性，我们优化了YOLOv3（You Only Look Once）网络结构从而得到了M-YOLOv3。实验结果显示：使用SSD算法提取轮对图像中的踏面区域时精度均值AP最高为99.8%；而在进行缺陷识别阶段，相较于原始的YOLOv3模型，优化后的M-YOLOv3不仅在计算速度上有所提升（单张图片处理时间减少7.1%），而且检测准确率也依然保持高水平（AP达到89.9%，仅损失0.6%）。综上所述，该算法展现出了较高的缺陷识别准确性。

基于改良YOLOv8的火灾目标检测系统

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本项目研发了一种改进型YOLOv8算法的火灾目标检测系统，有效提升了火情识别的速度与精度，为消防安全提供可靠的技术保障。 ### 基于改进YOLOv8的火灾目标检测系统 #### 一、引言随着人工智能技术的发展，目标检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。火灾作为一种突发性灾害，其早期发现对于减少人员伤亡和财产损失至关重要。然而，由于火灾初期的烟雾形态多变且火焰体积较小，传统目标检测算法往往难以实现高效准确的识别。因此，研发一种能够快速准确地检测火灾初期现象的技术变得尤为关键。 #### 二、YOLOv8概述 YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测框架，以其速度快、精度高而闻名。作为该系列的最新版本，YOLOv8继承了前代的优点，并进一步优化了网络结构，在保持高速的同时提高了检测准确性。然而，在特定场景下，如火灾初期的复杂环境，YOLOv8仍然存在一定的局限性。 #### 三、改进方案为了解决YOLOv8在火灾目标检测中的不足，研究人员提出了一种改进方案： 1. **BotNet结构的加入**： - 目的：提高网络对火灾特征的提取能力。 - 实现方式：在YOLOv8的骨干网络末端加入BotNet结构。BotNet是一种基于注意力机制的模块，能够有效捕捉图像中的长距离依赖关系，从而增强网络对细节特征的学习能力。 - 效果：通过BotNet的引入，增强了模型对火灾初期细微特征的感知能力，提高了检测精度。 2. **EMA（Exponential Moving Average）注意力机制的应用**： - 目的：稳定训练过程，防止权重更新时出现剧烈波动。 - 实现方式：在YOLOv8头部末端引入EMA机制。EMA是一种动态调整参数的方法，通过对历史权重进行加权平均来平滑模型的训练过程，降低过拟合风险。 - 效果：EMA机制的应用有助于提高模型的泛化能力，确保模型在不同场景下的稳定性。 #### 四、实验结果为了验证改进后的YOLOv8模型的有效性，研究人员进行了大量的实验。实验结果显示： - **平均精度（mAP）提高2.3%**：这意味着整体检测准确率得到了显著改善。 - **火灾预测准确率提升1.4%**：证明了模型对火灾目标的识别能力加强。 - **烟雾预测准确率提升1%**：进一步证实改进措施对于捕捉火灾初期迹象的有效性。这些结果共同说明，通过引入BotNet结构和EMA机制，改进后的YOLOv8模型不仅能够更精确地检测到火灾初期特征，并且保持较高的速度，非常适合应用于实际的火灾预警系统中。 #### 五、结论基于改进YOLOv8的火灾目标检测系统在原有模型基础上加入BotNet结构和EMA注意力机制，有效解决了现有算法在复杂环境下识别效率低的问题。实验表明，在多个关键指标上有所提升，能够更好地满足实时监测的需求。这一成果为未来开发更高效可靠的火灾预警技术提供了有力支持。

基于深度学习的轻量级遥感图像目标检测技术.pdf

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本文探讨了一种基于深度学习的轻量级算法，专门用于提高遥感图像中目标检测的速度和精度，为相关应用提供高效解决方案。本段落提出了一种基于深度学习的轻量化遥感图像目标检测方法，在保持高精度的同时解决了传统模型参数过多、存储与计算成本过高的问题。实验结果显示，该方法在确保Tiny-YOLOv3相似准确率的情况下，其模型体积仅为其44.7%，从而实现了精确度、大小和计算资源消耗之间的平衡。深度学习技术已被广泛应用于遥感图像目标检测领域，能够显著提升检测的速度与准确性。本段落通过设计轻量级的深度学习架构来应对传统方法中存在的参数过多及存储成本过高的难题，并将其用于处理遥感影像中的特定对象识别任务。此外，基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：一是依赖候选区域的方法；二是直接进行回归预测的方式。为了进一步优化模型性能和效率，采用Batch Normalization、Dropout等技术对网络结构进行了改进和完善。面对诸如图像质量欠佳、目标尺寸微小及复杂背景等诸多挑战时，该方法表现出了卓越的适应性和鲁棒性。轻量化深度学习架构在移动终端上的应用前景广阔，能够支持实时遥感影像分析任务，并且也适用于自动驾驶和机器人视觉等其他领域的需求。本段落所提出的创新理念和技术细节有望为遥感图像目标检测领域的未来发展注入新的活力与突破点。

基于改良YOLO-v8的行李追踪技术.pdf

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本文探讨了一种基于改进YOLO-v8算法的行李追踪技术，旨在提高机场等场所行李跟踪系统的准确性与效率。在机场行李分拣场景下，传统多目标追踪算法面临的目标ID频繁切换及误报率高的问题严重影响了行李处理效率和服务质量。为此，本段落提出了一种基于改进YOLO v8和ByteTrack算法的新型技术方案，旨在提升检测精度、增强特征判别性以及降低因遮挡导致的ID错误切换。具体而言，在原有的YOLO v8架构上引入CBAM模块，并优化了ADH解耦头的设计。同时调整损失函数以强化模型的学习能力与目标识别准确性。针对ByteTrack的数据关联过程，通过实施GSI插值后处理技术来增强对高分和低分检测框的利用效率，确保在长时间遮挡情况下仍能保持追踪效果。实验结果表明，在机场行李数据集上应用上述改进后的算法能够显著提升性能指标：MOTA达到了89.9%，IDF1为90.3%。这证明了该技术方案的有效性及其对解决实际问题的潜力，为进一步在复杂环境中实现高效稳定的行李追踪提供了有力支持。关键词包括机场行李分拣、多目标跟踪、基于检测的跟踪、YOLO v8和ByteTrack算法等核心概念和技术手段。