Apr, 2023

基于轻量级 YOLO7-tiny 的快速车辆检测算法

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TL;DR本文提出一种基于 Ghost-YOLOv7 的轻量级车辆检测算法，该算法的宽度为 0.5，而且使用 Ghost convolution 替换了骨干网络的标准卷积以实现轻量级化、提高检测速度，进而增强了特征提取能力、丰富了语义信息并提高了检测准确度。同时，引入坐标注意力机制来抑制环境干扰。该算法的实验表明，相较于原有算法，检测速度提高 27FPS，能够有效降低计算复杂度和参数数量，且在多项指标上表现更好，可用于智能交通系统。
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发现论文，激发创造
  • Fostc3net: 一个基于网络结构优化的轻量级 YOLOv5

    本文介绍了一种针对移动设备的增强轻量级 YOLOv5 技术，用于识别与输电线相关的物体。该方法通过引入 C3Ghost 模块和 FasterNet 模块改进了 YOLOv5 的性能，并采用 wIoU v3 LOSS 损失函数解决了数据集中简单和挑战样本的不平衡问题。实验证明，与现有的 YOLOv5 相比，该模型在检测准确性上提高了 1%，降低了 13% 的 FLOPs，模型参数减少了 26%。而在消融实验中，Fastnet 模块和 CSghost 模块提高了原始 YOLOv5 基准模型的精度，但导致了 [email protected] 度量的下降，而 wIoUv3 损失函数的改进显著减轻了该度量的下降。

    Mar, 2024

  • 基于 YOLOv7 与 ShuffleNetv2、Vision Transformer 集成的轻量级目标检测研究

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    Mar, 2024

  • 快速 YOLO: 一种实时嵌入式视频目标检测仅需一次看图系统

    本文提出了一种名为 Fast YOLO 的新框架，通过深度智能进化框架优化了 YOLOv2 网络架构并将运动自适应推理方法引入，从而在保持性能的同时，在嵌入式设备上实现实时物体检测。实验结果表明，Fast YOLO 框架可以在平均 3.3 倍的速度加速下，将嵌入式系统上的检测性能提高到 18FPS。

    Sep, 2017

  • YOLO-Z: 自动驾驶车辆中改进 YOLOv5 小物体检测

    本文研究了如何通过修改 YOLOv5 模型的结构和参数来提高其在自动驾驶赛车中检测小目标的性能，最终提出了一系列新模型 YOLO-Z，并取得了最多 6.9％ 的 mAP 改进。

    Dec, 2021

  • YOLO-LITE：面向非 GPU 计算机优化的实时目标检测算法

    本文介绍了一种基于 YOLOV2 算法的实时目标检测模型 YOLO-LITE，该模型可以在无 GPU 设备上运行，经过在 Pascal VOC 和 COCO 数据集的训练，在 7 层、482 亿次浮点运算下达到了大约 21 FPS 的检测速度，比最快的现有模型 SSD MobilenetV1 快 3.8 倍，从而提高了实时目标检测的可访问性。

    Nov, 2018

  • 基于多模块优化的 YOLOv5 小目标识别的改进和增强

    该研究深入研究并改进了 YOLOv5s 模型在小目标检测任务中的局限性，通过引入基于 GhostNet 的卷积模块、基于 RepGFPN 的 Neck 模块优化、CA 和 Transformer 的注意机制以及使用 NWD 改进的损失函数，成功提升了模型的性能，并在实验结果中验证了这些改进策略对于模型精度、召回率和 mAP 的积极影响。特别是，在处理复杂背景和微小目标的真实应用测试中，改进后的模型表现出显著的优越性。本研究为 YOLOv5s 模型在小目标检测上提供了有效的优化策略，并为未来相关研究和应用奠定了坚实的基础。

    Oct, 2023

  • MODIPHY：利用幻象卷积增强的 Faster YOLO 进行物联网的多模式遮挡检测

    利用 YOO Phantom 模型和多模态数据集，本研究解决了物体检测在黑暗环境和遮挡场景中的问题，并在物联网平台上进行了实时目标检测的有效性测试。

    Feb, 2024

  • YOLO-TLA：基于 YOLOv5 的高效轻量级小物体检测模型

    我们在本文中提出了 YOLO-TLA，这是一种基于 YOLOv5 的先进物体检测模型，通过在颈部网络金字塔架构中引入一个额外的检测层来检测小对象，从而提供一个更大尺度的特征图以辨别小对象的更细致特征，并将 C3CrossCovn 模块集成到骨干网络中，有效地减少计算需求和参数数量，使模型更加紧凑

    Feb, 2024

  • 基于 YOLOv8 的车辆速度检测系统：提升都市区域的道路安全和交通管理

    通过监测车辆速度来实现交通安全，本研究集中在对象识别与车辆速度估计的监督学习应用，针对孟加拉国特定的交通条件和安全问题，提出了一种高效可行的解决方案，这项工作对该领域做出了显著贡献。

    Jun, 2024

  • 适用于超低功耗边缘系统的灵活且全量化的超轻量级 TinyissimoYOLO

    本文介绍了一种超轻量级物体检测网络 TinyissimoYOLO，旨在为功耗为几毫瓦的边缘系统提供高度灵活且完全量化的解决方案，实验结果表明，该模型在不同参数下都表现出较好的性能，并且在多种超低功耗平台上展现出更高的能效和更低的推理延迟。

    Jul, 2023