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基于改进YOLOv7模型的肺结节检测
编辑人员丨5天前
目的:设计一种基于改进YOLOv7模型的肺结节检测算法。方法:首先，在PAFPN结构中，引入轻量化上采样算子CARAFE，以提高肺结节检测精度。然后添加一个增强型小尺度检测层，增强对于小目标肺结节的检测性能，同时可减少训练的参数量，并降低模型复杂程度。在保证各项参数指标不变的情况下，对YOLOv5原模型算法和添加增强型小尺度检测层的YOLOv5模型算法、YOLOv7原模型算法和改进后YOLOv7模型算法进行消融实验；对改进点训练集总损失进行比较；用YOLOv7原模型算法和改进后YOLOv7模型算法对2张测试集图片进行推理，将其与近年来其他经典的肺结节检测算法Mask R-CNN、YOLOv3、YOLOv5s和YOLOv7对2张测试集图片进行比较。结果:添加增强型小尺度检测层的YOLOv5模型算法精度比YOLOv5原模型算法提升了1.3%，召回率提高了3.5%，平均精度（mAP）上升了3.1%，参数量减少了25.3%，网络的复杂程度也有所减少。改进后YOLOv7模型算法mAP提高1.8%，参数量减少28.3%，模型复杂程度下降5 G。添加增强型小尺度检测层与替换特诊融合网络为轻量化上采样算子CARAFE算法在训练过程中的总损失最小。YOLOv7原模型算法精度较高，但是仍然出现了漏检与假阳性的情况，与预测图片1比较，YOLOv7原模型出现了漏检的情况；与预测图片2比较，YOLOv7原模型出现了假阳性的情况。而改进后YOLOv7模型对漏检情况和假阳性均得到了很好的改善；与经典模型算法比较，改进后YOLOv7模型算法的精度、召回率和mAP最高，分别为91.7%、89.1%、93.5%。结论:改进YOLOv7模型具有更强的特征表达能力，参数量更少，能够有效提高肺结节的检测精度。
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编辑人员丨5天前
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基于改进YOLOv5s模型的车辆及行人检测方法
编辑人员丨2024/3/16
针对道路交通环境中车辆及行人目标较小或被遮挡造成的检测精度低以及误检、漏检问题,提出一种基于改进YOLOv5s模型的车辆及行人目标检测方法.针对小目标和遮挡目标,引入SIoU边界框损失函数,增加小目标检测层,增强对小尺度特征的获取;改进特征金字塔结构,增加横向特征图传递,并使用CSP stage替换C3_F特征提取网络,使其获得更多的语义信息和图形信息;改进后处理NMS算法,优化冗余边界框剔除方法,筛选出高质量检测结果.试验结果表明:改进YOLOv5s模型算法的Precision、Recall、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95指标均优于Faster-RCNN、YOLOv3-tiny和YOLOv8s算法,与原YOLOv5s模型算法相比Precision下降了0.4％,但Recall、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95提高了3.4％、2.1％和6.0％,分别达到了86.1％、92.9％和70.0％,对小目标和遮挡目标的检测效果明显提高,证明此改进方法有效解决了对小目标和遮挡目标检测精度低以及误检、漏检问题.
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编辑人员丨2024/3/16
