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作品数：1361被引量：3209H指数：22
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改进的YOLOv8n轻量化景区行人检测方法研究
《计算机工程与应用》2025年第2期84-96,共13页张小艳 王苗 
新一代人工智能国家科技重大专项(2022ZD0119005)。
针对景区人流量大、人员密集,而现有目标检测算法对于遮挡目标和小目标检测效率低且模型参数量大等问题,提出基于YOLOv8n的轻量化景区行人检测算法SSC-YOLOv8n。提出空间和通道重建注意力卷积SCC2fEMA模块,以显著减少模型参数量,从而提...
关键词：行人检测 轻量化 YOLOv8 Focal Loss 注意力机制 
基于改进YOLOv5的X光违禁品检测算法
《计算机工程与应用》2024年第16期217-227,共11页曾泓翔 文志诚 
国家自然科学基金(62072172);湖南省自然科技基金(2022JJ50077,2022-2024)。
针对安检X光图像的违禁品检测效率问题以及小尺寸违禁品的漏检误检问题,提出了一种基于改进YOLOv5的X光违禁品检测算法。该算法引入了ProFPN的结构,能够在FPN+PAN的基础上增加原始特征信息,提高检测精度;相比于原始YOLOv5增加了一层160...
关键词：深度学习 YOLOv5算法 X光违禁品检测 ProFPN k-means++ EIOU Loss 
融合Transformer和CNN的手掌静脉识别网络被引量：1
《计算机工程与应用》2023年第24期98-109,共12页吴凯 沈文忠 贾丁丁 梁娟 
国家自然科学基金(61802250)。
针对手掌静脉特征提取识别精度不高问题,提出了掌静脉识别网络PVCodeNet。该网络设计了改进的BasicBlock和Transformer Encoder模块结合并运用扩大决策边界的损失函数AAM-Loss(additive angular margin loss)。该网络首次将Transformer ...
关键词：手掌静脉识别 Transformer编码模块 深度超参数化卷积(Do-Conv) 规一化注意力机制(NAM) 扩大决策边界的损失函数(AAM-Loss) 
驾驶员手机使用检测模型:优化Yolov5n算法
《计算机工程与应用》2023年第18期129-136,共8页王鑫鹏 王晓强 林浩 李雷孝 李科岑 陶乙豪 
国家自然科学基金(61962044);内蒙古自治区科技成果转化专项资金项目(2020CG0073,2021CG0033);内蒙古自然科学基金(2021MS06019);内蒙古自治区研究生科研创新项目(S20210195Z)。
为进一步实现在移动设备或嵌入式设备上对手机使用的违法行为进行实时检测,通过优化Yolov5n算法提出了一种轻量化、高精度、实时性的检测模型。将Focal-EIoU Loss与FocalL1 Loss相结合来获得更加精确的框定位以及损失函数的更快收敛。利...
关键词：Yolov5n算法优化 Slimming剪枝 Focal-EIoU Loss FocalL1 Loss 数据增强 
改进YOLOv5s的复杂交通场景路侧目标检测算法被引量：16
《计算机工程与应用》2023年第16期159-169,共11页杨睿宁 惠飞 金鑫 侯瑞宇 
国家自然科学基金面上项目(52172380)。
针对传统路侧目标检测模型存在的对于行人、非机动车、受遮挡车辆等小目标检测精度低以及模型体积过大的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的路侧目标检测模型。使用EIoU Loss替换原始的CIoU Loss作为目标边界框的回归损失函数,在加快预...
关键词：目标检测 路侧感知 YOLOv5 EIoU Loss CARAFE 解耦预测头 通道剪枝 
改进FCOS的复杂场景口罩佩戴检测算法被引量：3
《计算机工程与应用》2023年第11期188-194,共7页魏驰宇 刘蓉 刘明 张心月 
国家社会科学基金(19BTQ005)。
针对在复杂场景口罩佩戴检测中存在的多尺度、多角度和遮挡等问题,提出一种基于改进FCOS的复杂场景口罩佩戴检测算法。在算法的骨干网络中引入Res2Net的分组残差连接结构,提高网络对不同尺度口罩的特征提取能力,并在其中集成可变形卷积...
关键词：多尺度 可变形卷积 标签分配策略 Generalized Focal Loss 
运动场景下改进YOLOv5小目标检测算法被引量：14
《计算机工程与应用》2023年第10期196-203,共8页朱瑞鑫 杨福兴 
针对运动场景下由于设备移动、相机散焦,导致采集到的图像模糊,图像质量低,以及目标体积小,使目标检测困难的问题,提出了一种改进YOLOv5x目标实时检测模型。采用可变形卷积网络替换部分原始YOLOv5x中传统的卷积层,增强模型在运动场景中...
关键词：可变形卷积网络 注意力机制 SIoU Loss YOLOv5x 
改进YOLOv5的轻量化口罩检测算法被引量：8
《计算机工程与应用》2023年第7期232-241,共10页刘翀豪 潘理虎 杨帆 张睿 
中国科学院战略性先导科技专项(XDA20010000);山西省自然科学基金(201901D111258)。
为了提高现有口罩检测算法检测效率,降低算法参数量以及模型大小,提出了一种改进的轻量化口罩检测算法YOLOv5-MBF。用GELU激活函数替换MobileNetV3深层网络的hard-swish激活函数,优化了模型收敛效果,将改进的MobileNetV3网络替换YOLOv5...
关键词：口罩检测 YOLOv5 MobileNetv3 BiFPN Focal-Loss EIoU 注意力机制 
基于改进RetinaNet的高铁无砟轨道板表面裂缝检测被引量：4
《计算机工程与应用》2023年第6期310-317,共8页张诗慧 罗晖 裴莹玲 余俊英 徐杰 
江西省教育厅科学技术研究重点项目(GJJ200603);江西省重点研发计划项目(20202BBEL53001)。
针对高铁无砟轨道板表面裂缝尺度差异大、裂缝类别不平衡等问题,提出了基于改进RetinaNet的裂缝检测方法。为了缓解下采样与特征金字塔横向连接压缩而导致的细微信息丢失的问题,利用多级特征金字塔融合ResNet-50主干网络中提取的不同层...
关键词：目标检测 高铁无砟轨道板 裂缝检测 RetinaNet 多级特征金字塔 锚点 Focal Loss 
改进DenseNet的乳腺癌病理图像八分类研究被引量：4
《计算机工程与应用》2023年第5期213-221,共9页赵晓平 王荣发 孙中波 魏旭全 
国家自然科学基金(51505234,51575283)。
目前,在医学图像领域存在乳腺癌组织病理图像自动分类难以应用于临床诊断的现象,究其根源是当前没有大型公开的数据集或数据集数据不均衡。针对上述问题,提出一种结合密集卷积神经网络(dense convolutional network,DenseNet)、注意力机...
关键词：乳腺癌病理图像 DenseNet 八分类 注意力机制 Focal loss 
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