计算机工程与应用››2024,第60卷››发行(8): 182-191.内政部:10.3778/j.issn.1002-8331.2310-0063

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改进YOLOv8公司的轻量化无人机目标检测算法

胡峻峰,李柏聪,朱昊,黄晓文  

  1. 东北林业大学 计算机与控制工程学院,哈尔滨 150036
  • 出版日期:2024-04-15 发布日期:2024-04-15

改进的YOLOv8轻型无人机目标检测算法

胡俊峰、李百聪、朱浩、黄晓文  

  1. 东北林业大学计算机与控制工程学院,哈尔滨150036
  • 在线:2024-04-15 出版:2024-04-15

摘要:针对无人机目标检测算法计算复杂难以部署,且长尾分布的无人机数据导致检测精度较低的问题,提出了基于改进YOLOv8公司的轻量化无人机目标检测算法(PC-YOLOv8-n)可均衡网络检测精度与计算量,并对长尾分布数据有一定泛化能力。使用部分卷积层(PConv)YOLOv8中国3×3卷积层,对网络进行轻量化处理,解决网络冗余和计算量复杂的问题;融合双通道特征金字塔,增加自上而下的路径,将深层信息与浅层信息进行融合,同层引入轻量化注意力机制,提升网络的特征提取能力;采用均衡焦点损失(EFL)作为类别损失函数,通过均衡尾部类别在网络训练时的梯度权重,增加网络的类别检测能力。实验结果表明,PC-YOLOv8-n VisDrone2019数据集中具有良好的表现,在mAP50、YOLOv8-n、1.6个百分点,同时模型的参数和计算量分别降低为2.6×106和7.6 GFLOP,77.2 FPS

关键词: 无人机, YOLOv8, 长尾分布, 目标检测, 部分卷积

摘要:针对无人机目标检测算法计算复杂且难以部署的问题,以及无人机数据的长尾分布导致检测精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOv8(PC-YOLOv 8-n)的轻型无人机目标探测算法,它可以平衡网络检测精度和计算量,并对数据的长尾分布具有一定的泛化能力。使用部分卷积层(PConv)替换YOLOv8中的3×3卷积层,网络重量轻,解决了网络冗余和计算复杂性问题;它融合了双通道特征金字塔,增加了自顶向下的路径,融合了深层和浅层信息,并在同一层引入了轻量级的注意机制,提高了网络的特征提取能力;它使用平衡焦点损失(EFL)作为类别损失函数,通过在网络训练期间均衡尾部类别的梯度权重来提高网络的类别检测能力。实验结果表明,PC-YOLOv8-n在VisDrone2019数据集中具有良好的性能,mAP50精度比原始YOLOv 8-n算法提高1.6个百分点,而模型的参数和计算量分别减少到2.6×106和7.6 GFLOP,检测速度达到77.2 FPS。

关键词: 无人机(UAV), YOLOv8, 长尾分布, 目标检测, 部分卷积