【摘 要】
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目标检测任务作为机器视觉领域的核心之一,该技术得到了长足的发展,逐渐应用在各种领域内,而本文所研究的小目标检测是实际工业生产中的需求,同时也是目标检测领域的难点之一。小目标由于尺寸较小,特征信息少而难以检测,且现有目标检测网络准确度高的如YOLOV4,所生成模型复杂且推理时间长,模型较为轻便的如YOLOV4-tiny,准确度难以满足小目标检测要求。本文针对小目标检测的准确度以及工业场景的实时性要求
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目标检测任务作为机器视觉领域的核心之一,该技术得到了长足的发展,逐渐应用在各种领域内,而本文所研究的小目标检测是实际工业生产中的需求,同时也是目标检测领域的难点之一。小目标由于尺寸较小,特征信息少而难以检测,且现有目标检测网络准确度高的如YOLOV4,所生成模型复杂且推理时间长,模型较为轻便的如YOLOV4-tiny,准确度难以满足小目标检测要求。本文针对小目标检测的准确度以及工业场景的实时性要求对现有网络YOLOV4做出优化,研究内容将主要集中在以下方面:本文对常用目标检测网络进行了分析,阐述了小目标检测的难点及工业应用场景的特点,制作本文所用的工业场景的数据集,确定网络优化方向——特征提取、多尺度特征融合、轻便网络模型,同时考虑了数据增强、锚框设计以及输入图像处理对小目标检测网络检测能力和速度的影响。优化特征提取与多尺度特征融合是提升小目标检测能力的常用技术,本文提出了新的特征提取模块NCSPResblock,该模块在不降低特征提取能力的同时,计算量较CSPResblock模块更少;本文设计了新的多尺度特征融合结构MSCSNet,该结构融合了跨阶段网络的思想;本文提出了新的数据增强方式:Splice数据增强,该数据增强通过拼接图像的方式可增加小目标的信息量,可动态调整图像的拼接数量;使用K-means++来生成更适合小目标的锚框。本文参考YOLOV4及YOLOV4-tiny设计了新的骨干网络NCSPDarknet53-tiny,研究了一种特征提取模块NSCPResblock,同时改变骨干网络模块的组成数量,减少骨干网络中的参数量以此获取轻便网络模型,本文利用低层特征图更有利于小目标图像检测这一特点,优化了骨干网络中的特征输出层,用原特征图中的上一级特征图进行替代;本文在图像检测阶段采取了新的图像处理方式,将原来固定填充黑边方式优化为填充最小的黑边,达到图像多尺寸输入的目标。本文最终提出小目标检测网络MSYOLO-tiny,相较于YOLOV4系列,该网络在螺栓标记检测工业模拟应用场景下进行验证,具有最好的速度,较小的模型,较高的目标检测准确度;在COCO数据集中,检测的速度和准确度也高于YOLOV4-tiny。
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