计算机工程

作者：赵宏, 冯宇博

单位：兰州理工大学 计算机与通信学院, 兰州 730050

关键词：深度学习,目标检测,YOLOv5检测算法,注意力机制,CGS Conv模块

基金：国家自然科学基金(62166025); 甘肃省重点研发计划(21YF5GA073)

在交通标志检测任务中，YOLOv5检测算法在复杂的环境和路况下存在漏检、错检及模型参数量过大等问题。为此，提出一种改进的CGS-Ghost YOLO检测模型。YOLOv5在图片输入后使用Focus模块进行下采样，增加较多参数，CGS-Ghost YOLO模型使用StemBlock模块替换Focus模块进行采样，能够在维持精度的同时减少参数，并通过引入坐标注意力机制，强化特征中的语义信息和位置信息，提高模型的特征提取能力。设计SMU激活函数与组归一化相结合的CGS卷积模块，避免训练过程中Batch Size大小对模型所造成的影响，在使用GhostConv减少模型参数的同时，提升模型的检测精度。在此基础上，通过$ \alpha $-CIoU Loss+VFocal Loss损失函数，改善交通标志检测任务中正负样本不平衡的问题，提升模型整体性能，Neck部分使用Bi-FPN双向特征金字塔网络，实现检测目标多尺度特征的有效融合。实验结果表明，改进的CGS-Ghost YOLO模型在交通标志检测数据集TT100K中的平均精度均值达到93.1%，相较于原始模型提高了11.3个百分点，模型参数量相较于原始模型降低了21.2个百分点。此外，该网络模型优化了卷积层及下采样部分，在大幅减少模型参数的同时提高了模型检测精度。

来源：2023年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

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