【摘 要】
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目标检测是在图像中找到被测目标,对目标进行分类并将目标标注出来。随着深度神经网络技术的成熟,越来越多的目标检测应用出现在人们的生产、生活中,例如汽车流量检测、是否佩戴口罩检测、危险区域人员闯入检测等,目标检测技术的应用有着非常重要的实际意义。但是现有目标检测算法往往精度较高或检测速度很快,速度和精度之间往往达不到很好的平衡。基于深度学习的目标检测算法根据是否首先提出候选区域,可以分为二阶目标检测算
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目标检测是在图像中找到被测目标,对目标进行分类并将目标标注出来。随着深度神经网络技术的成熟,越来越多的目标检测应用出现在人们的生产、生活中,例如汽车流量检测、是否佩戴口罩检测、危险区域人员闯入检测等,目标检测技术的应用有着非常重要的实际意义。但是现有目标检测算法往往精度较高或检测速度很快,速度和精度之间往往达不到很好的平衡。基于深度学习的目标检测算法根据是否首先提出候选区域,可以分为二阶目标检测算法和一阶目标检测算法。二阶目标检测算法提出可能存在目标的候选区后进一步检测得到最终结果;在一阶目标检测算法目标检测过程中没有先选出候选区域的步骤,速度更快但检测精度有所降低。YOLO作为典型的一阶目标检测算法,其检测速度快、综合性能出色,因此得到了广泛的应用。YOLO首先需要提取图像特征,然后对其进行融合,对融合后的图像特征进行目标检测和位置定位,得到最终的检测结果。但由于省略了提出候选区域的环节且图像特征融合不充分,因此YOLO的目标检测精度相较于部分二阶目标检测算法有所不足。特征融合的质量对YOLO目标检测结果有着重要的影响,本文在双向特征融合结构的基础上,引入自适应多尺度融合方案,提出自适应多尺度双向特征融合的金字塔结构:BAFPN,并将C2层次的图像特征引入特征融合过程,在YOLOv5m的基础上结合BAFPN提出新的一阶目标检测方法BAFPN-YOLO。本论文的创新点主要有:（1）在FPN（Feature Pyramid Network）的基础上增加自顶向下的特征融合通道,使用双向融合通道对图像不同层次的特征进行融合,引入自适应多尺度特征融合方案,提出新的特征金字塔结构BAFPN,BAFPN结构能够更好地融合图像不同尺度的特征,进而提升目标检测精度。（2）在训练中引入滑动指数平均（EMA）,利用一段时间内的权重参数生成指数平均参数,测试时使用指数平均参数作为神经网络的权重,避免模型权重跳跃变化造成模型不稳定,从而使得网络模型更加鲁棒。（3）对神经网络模型进行剪枝优化。BN（Batch Normalization）层中的γ值越小说明该通道或层次在神经网络中的作用越小,γ值低于一定阈值的层次或通道的作用可以忽略不计,可以进行剪枝。对神经网络的通道和神经网络层次同时进行剪枝,能够压缩模型体积,提高目标检测速度。本文所述算法和实验使用Pytorch框架进行训练和测试,BAFPN-YOLO在MSCOCO数据集上相较于YOLOv5m,mAP能够提升3.4%,同时保持较高的检测速度,达到了更好的性能平衡。同时本文设计并开发了抽烟检测系统,进一步验证了 BAFPN-YOLO能够在实际应用中取得良好的效果。
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