【摘 要】
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针对传统目标检测算法未考虑实际分拣场景目标物形态尺度的多样性,无法获取旋转角度信息的问题,提出基于YOLOv5的改进算法MR2-YOLOv5.通过添加角度预测分支,引入环形平滑标签(CSL)角度分类方法,完成旋转角度精准检测.增加目标检测层用于提升模型不同尺度检测能力,在主干网络末端利用Transformer注意力机制对各通道赋予不同的权重,强化特征提取.利用主干网络提取到的不同层次特征图输入BiFPN网络结构中,开展多尺度特征融合.实验结果表明,MR2-YOLOv5在自制数据集上的均值平均精度(mAP)
【机 构】
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浙江工业大学 智能交通系统联合研究所,浙江 杭州 310014
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针对传统目标检测算法未考虑实际分拣场景目标物形态尺度的多样性,无法获取旋转角度信息的问题,提出基于YOLOv5的改进算法MR2-YOLOv5.通过添加角度预测分支,引入环形平滑标签(CSL)角度分类方法,完成旋转角度精准检测.增加目标检测层用于提升模型不同尺度检测能力,在主干网络末端利用Transformer注意力机制对各通道赋予不同的权重,强化特征提取.利用主干网络提取到的不同层次特征图输入BiFPN网络结构中,开展多尺度特征融合.实验结果表明,MR2-YOLOv5在自制数据集上的均值平均精度(mAP)为90.56％,较仅添加角度预测分支的YOLOv5s基础网络提升5.36％;对于遮挡、透明、变形等目标物,均可以识别类别和旋转角度,图像单帧检测时间为0.02～0.03 s,满足分拣场景对目标检测算法的性能需求.
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