【摘 要】
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当前的目标检测算法在大、中目标上已具备良好的性能;然而,针对不同场景下的小目标,其并没有很好地平衡检测精度、速度和模型复杂度。本文针对含有小目标的不同类型数据集,将注意力机制引入到网络的合适位置,结合轻量化思想等方法,研究并提出了3种基于注意力机制的小目标检测算法,其在一定程度上有效地平衡了算法的检测效果和检测效率。（1）本文针对YOLOv3-tiny在自建安全头盔数据集上检测精度较低的问题,提出
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当前的目标检测算法在大、中目标上已具备良好的性能;然而,针对不同场景下的小目标,其并没有很好地平衡检测精度、速度和模型复杂度。本文针对含有小目标的不同类型数据集,将注意力机制引入到网络的合适位置,结合轻量化思想等方法,研究并提出了3种基于注意力机制的小目标检测算法,其在一定程度上有效地平衡了算法的检测效果和检测效率。（1）本文针对YOLOv3-tiny在自建安全头盔数据集上检测精度较低的问题,提出了基于注意力机制的SAS-YOLOv3-tiny。此算法利用卷积和基于通道注意力的轻量化Sandglass-Residual模块重构骨干网络来简化网络模型和获取更有表现力的特征,使用三尺度特征预测方式有效地融合了小目标的特征,将改进的空间金字塔池化（SPP）模块添加到骨干网络的尾部来提取局部和全局特征,最后使用CIo U提升小目标的定位准确率。实验表明:与基线相比,SAS-YOLOv3-tiny在降低模型参数量的同时提升了检测精度;并且与其他模型相比,它更轻量化。（2）本文针对YOLOv3在KITTI和CCTSDB数据集上模型复杂度较高、检测速度较慢和检测准确率较低的问题,提出了基于注意力机制的YOLO-MXANet。此算法提出基于重排通道和空间注意力的SA-Mobile Ne Xt来尽可能不减弱特征提取能力的同时较大程度地降低模型复杂度,使用多尺度特征增强融合网络更好地融合特征;同时,使用Mosaic和Mixup结合的数据增强方法来提高数据集的质量,使用Si LU激活函数来加速训练模型的收敛。实验表明:在KITTI数据集上,当输入图片为640?640?3时,与基线相比,YOLO-MXANet的参数量和计算量分别减少了4.763?10~7和117.9 GFLOPS、检测速度提升了0.6ms以及m AP值提高了1.3个百分点;与其他轻量化算法相比,其在检测效果上也有一定的优势。（3）本文针对YOLOv5s（v 6.0）在PASCAL VOC数据集上检测精度较低的问题,提出了基于注意力机制的YOLOv5s-ANG。此算法提出基于注意力机制的骨干网络v5s-Backbone-A来获取通用目标的关键特征;同时,联合使用K-means聚类和遗传算法来获取匹配PASCAL VOC数据集的锚框,并且使用Ghost卷积来减少冗余特征。实验表明:与基线相比,YOLOv5s-ANG的m AP值提升了3.4个百分点,其参数量减少了0.510?10~6;扩充实验证明了SAS-YOLOv3-tiny和YOLO-MXANet在PASCAL VOC上具有一定的泛化性,并且YOLOv5s-ANG的检测效果较好。总之,3种基于注意力机制的小目标检测算法通过使用轻量化思想等方法使模型简化的同时增强了安全头盔、行人车辆、交通标志以及通用类别小目标的特征。
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