兵工学报 ›› 2023, Vol. 44 ›› Issue (9): 2600-2610.doi: 10.12382/bgxb.2022.1147
所属专题: 智能系统与装备技术
惠康华1, 杨卫1, 刘浩翰1, 张智1,*(), 郑锦2, 百晓2
收稿日期:
2022-11-30
上线日期:
2023-04-10
通讯作者:
基金资助:
HUI Kanghua1, YANG Wei1, LIU Haohan1, ZHANG Zhi1,*(), ZHENG Jin2, BAI Xiao2
Received:
2022-11-30
Online:
2023-04-10
摘要:
针对复杂场景下初始锚框难以匹配目标及多尺度检测能力不强的问题,提出一种基于YOLOv5的增强多尺度目标检测(EM-YOLOv5)方法。通过Kmeans++聚类算法,获得适应当前检测场景下的多尺度初始化锚框,使得网络更容易捕捉到不同尺度目标;在Bottleneck结构中增加多条不同尺度的并行卷积支路,在保留原有特征信息的同时融合多尺度的特征信息,增强模型的全局感知能力。在VisDrone2019、COCO2017和PASCAL VOC2012数据集上对提出的EM-YOLOv5s模型进行测试。实验结果表明,与YOLOv5s模型相比,mAP@0.5∶0.95、mAP@0.5等关键指标均有一定提升,在PASCAL VOC2012上,mAP@0.5∶0.95提升5.2%,而检测时间仅增加1.9ms,说明EM-YOLOv5模型能够有效地提升通用复杂场景下的目标检测精度。
中图分类号:
惠康华, 杨卫, 刘浩翰, 张智, 郑锦, 百晓. 基于YOLOv5的增强多尺度目标检测方法[J]. 兵工学报, 2023, 44(9): 2600-2610.
HUI Kanghua, YANG Wei, LIU Haohan, ZHANG Zhi, ZHENG Jin, BAI Xiao. Enhanced Multi-scale Target Detection Method Based on YOLOv5[J]. Acta Armamentarii, 2023, 44(9): 2600-2610.
锚框算法 | 数据集 | 召回 率/% | mAP (0.5)/% | mAP 0.5∶0.95/% |
---|---|---|---|---|
Kmeans | VOC2012 | 78.8 | 84.1 | 60.4 |
Kmeans++ | VOC2012 | 79.8 | 84.7 | 60.8 |
GMM | VOC2012 | 79.6 | 84.8 | 61.0 |
Agglomerative | VOC2012 | 76.6 | 83.8 | 58.7 |
Kmeans | COCO | 51.7 | 57.2 | 37.8 |
Kmeans++ | COCO | 52.7 | 57.4 | 38.1 |
GMM | COCO | 50.2 | 54.3 | 34.6 |
Agglomerative | COCO | 50.8 | 55.6 | 35.4 |
Kmeans | VisDrone | 33.5 | 34.5 | 18.8 |
Kmeans++ | VisDrone | 35 | 35.4 | 19.4 |
GMM | VisDrone | 32.6 | 33.8 | 16.6 |
Agglomerative | VisDrone | 33.2 | 34.1 | 17.2 |
表1 初始锚框对比
Table 1 Initial anchor comparison
锚框算法 | 数据集 | 召回 率/% | mAP (0.5)/% | mAP 0.5∶0.95/% |
---|---|---|---|---|
Kmeans | VOC2012 | 78.8 | 84.1 | 60.4 |
Kmeans++ | VOC2012 | 79.8 | 84.7 | 60.8 |
GMM | VOC2012 | 79.6 | 84.8 | 61.0 |
Agglomerative | VOC2012 | 76.6 | 83.8 | 58.7 |
Kmeans | COCO | 51.7 | 57.2 | 37.8 |
Kmeans++ | COCO | 52.7 | 57.4 | 38.1 |
GMM | COCO | 50.2 | 54.3 | 34.6 |
Agglomerative | COCO | 50.8 | 55.6 | 35.4 |
Kmeans | VisDrone | 33.5 | 34.5 | 18.8 |
Kmeans++ | VisDrone | 35 | 35.4 | 19.4 |
GMM | VisDrone | 32.6 | 33.8 | 16.6 |
Agglomerative | VisDrone | 33.2 | 34.1 | 17.2 |
结构 | 数据集 | 召回 率/% | mAP@ 0.5/% | mAP@ 0.5∶0.95/% | 参数 量 |
---|---|---|---|---|---|
C3 | VOC2012 | 78.8 | 84.1 | 60.4 | 7.0 |
C3 | VisDrone | 33.5 | 34.5 | 18.8 | 7.0 |
EM-C3 | VOC2012 | 79.9 | 85.7 | 65.4 | 8.4 |
EM-C3 | VisDrone | 35.2 | 35.8 | 20.4 | 8.4 |
表2 EM-C3与C3结构在不同数据集上对比结果
Table 2 Comparison results of EM-C3 and C3 structures
结构 | 数据集 | 召回 率/% | mAP@ 0.5/% | mAP@ 0.5∶0.95/% | 参数 量 |
---|---|---|---|---|---|
C3 | VOC2012 | 78.8 | 84.1 | 60.4 | 7.0 |
C3 | VisDrone | 33.5 | 34.5 | 18.8 | 7.0 |
EM-C3 | VOC2012 | 79.9 | 85.7 | 65.4 | 8.4 |
EM-C3 | VisDrone | 35.2 | 35.8 | 20.4 | 8.4 |
模型 | 召回 率/% | mAP @0.5/% | mAP@ 0.5∶0.95/% | 参数 量/M |
---|---|---|---|---|
YOLOv5s | 78.8 | 84.1 | 60.4 | 7.0 |
YOLOv5m | 82.0 | 87.6 | 67.1 | 20.9 |
YOLOv5l | 85.1 | 89.1 | 69.3 | 46.2 |
YOLOv5s-EM_C3 | 79.9 | 85.7 | 65.4 | 8.4 |
YOLOv5m-EM_C3 | 84.2 | 88.3 | 69.2 | 24.2 |
YOLOv5l-EM_C3 | 85.5 | 89.3 | 70.6 | 52.1 |
表3 EM-C3与C3结构在不同规模模型上对比结果
Table 3 Comparison results of EM-C3 and C3 structures
模型 | 召回 率/% | mAP @0.5/% | mAP@ 0.5∶0.95/% | 参数 量/M |
---|---|---|---|---|
YOLOv5s | 78.8 | 84.1 | 60.4 | 7.0 |
YOLOv5m | 82.0 | 87.6 | 67.1 | 20.9 |
YOLOv5l | 85.1 | 89.1 | 69.3 | 46.2 |
YOLOv5s-EM_C3 | 79.9 | 85.7 | 65.4 | 8.4 |
YOLOv5m-EM_C3 | 84.2 | 88.3 | 69.2 | 24.2 |
YOLOv5l-EM_C3 | 85.5 | 89.3 | 70.6 | 52.1 |
模型 | 输入尺寸 | mAP@0.5/% | mAP@0.5∶0.95/% | P/% | R/% | 推理时间/ms | 参数量/M |
---|---|---|---|---|---|---|---|
YOLOv5s-efficientNetv2 | 640 | 80.3 | 54.2 | 80.2 | 74.4 | 4.7 | 8.2 |
YOLOv5-GhostNet | 640 | 81.6 | 57.3 | 80.7 | 76.3 | 3.6 | 6.3 |
YOLOv3 | 640 | 88.0 | 67.5 | 83.7 | 84.5 | 16.9 | 61.6 |
YOLOv3-spp | 640 | 88.6 | 68.9 | 85.4 | 82.8 | 17.2 | 62.7 |
YOLOv3-tiny | 640 | 63.7 | 31.6 | 62.8 | 62.3 | 2.9 | 8.7 |
SSD | 640 | 71.7 | 42.3 | — | — | — | 200 |
Faster RCNN | 640 | 79.1 | 51.3 | — | — | — | 460 |
YOLOv5s | 640 | 84.1 | 60.4 | 82.1 | 78.8 | 4 | 7.0 |
YOLOv5m | 640 | 87.6 | 67.1 | 84.4 | 82.0 | 6.5 | 20.9 |
YOLOv5l | 640 | 89.1 | 69.3 | 84.1 | 85.1 | 9.9 | 46.2 |
EM-YOLOv5s | 640 | 86.6 | 65.6 | 84.3 | 80.4 | 5.9 | 8.4 |
EM-YOLOv5m | 640 | 88.7 | 69.7 | 83.4 | 84.7 | 14 | 24.2 |
EM-YOLOv5l | 640 | 89.3 | 71.7 | 84.2 | 85.7 | 29.6 | 52.1 |
表4 EM-YOLOv5与主流检测模型对比实验
Table 4 Comparative experiment between EM-YOLOv5 and mainstream detection models
模型 | 输入尺寸 | mAP@0.5/% | mAP@0.5∶0.95/% | P/% | R/% | 推理时间/ms | 参数量/M |
---|---|---|---|---|---|---|---|
YOLOv5s-efficientNetv2 | 640 | 80.3 | 54.2 | 80.2 | 74.4 | 4.7 | 8.2 |
YOLOv5-GhostNet | 640 | 81.6 | 57.3 | 80.7 | 76.3 | 3.6 | 6.3 |
YOLOv3 | 640 | 88.0 | 67.5 | 83.7 | 84.5 | 16.9 | 61.6 |
YOLOv3-spp | 640 | 88.6 | 68.9 | 85.4 | 82.8 | 17.2 | 62.7 |
YOLOv3-tiny | 640 | 63.7 | 31.6 | 62.8 | 62.3 | 2.9 | 8.7 |
SSD | 640 | 71.7 | 42.3 | — | — | — | 200 |
Faster RCNN | 640 | 79.1 | 51.3 | — | — | — | 460 |
YOLOv5s | 640 | 84.1 | 60.4 | 82.1 | 78.8 | 4 | 7.0 |
YOLOv5m | 640 | 87.6 | 67.1 | 84.4 | 82.0 | 6.5 | 20.9 |
YOLOv5l | 640 | 89.1 | 69.3 | 84.1 | 85.1 | 9.9 | 46.2 |
EM-YOLOv5s | 640 | 86.6 | 65.6 | 84.3 | 80.4 | 5.9 | 8.4 |
EM-YOLOv5m | 640 | 88.7 | 69.7 | 83.4 | 84.7 | 14 | 24.2 |
EM-YOLOv5l | 640 | 89.3 | 71.7 | 84.2 | 85.7 | 29.6 | 52.1 |
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