赵磊 1,2,3,*矫立宽 1,2,3,**翟冉 1,2,3李彬 1,2,3许美叶 1,2,3
作者单位
摘要
1 天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室,天津 300384
2 机电工程国家级实验教学示范中心(天津理工大学),天津 300384
3 天津理工大学机械工程学院,天津 300384
为解决白酒瓶盖封装表面质量检测和算法参数庞大难部署的问题,对YOLOv5s进行改进并提出了更轻量化和高精度的SEGC-YOLO算法。首先,采用ShuffleNet V2替换原始骨干网络,有效简化参数,引入高效通道注意力机制增强骨干网络。再使用基于GhostNet改进的GhostConv和C3-Ghost模块增强颈部网络,减少颈部参数量。另外,使用CARAFE算子替代最近邻插值上采样算子,利用自适应内容感知的上采样预测核提升颈部网络的信息表达能力,进而提升检测精度。最后,训练应用Adam梯度优化器来提高检测精度。实验结果表明:所提SEGC-YOLO算法在不同交并比(IoU)阈值下的平均精度均值mAP@0.5为84.1%和mAP@0.5∶0.95为49.0%,分别优于原始YOLOv5s算法1.2个百分点和0.5个百分点,并且浮点运算数(FLOPs)比原始算法减少了69.94%、参数量减少了71.15%和模型文件大小减小了69.66%,更加精准和轻量化。所提SEGC-YOLO可以快速、精准地检测瓶盖表面缺陷,为相关领域快速缺陷检测和设备部署提供了数据和算法支持。
缺陷检测 轻量化算法 YOLOv5 ShuffleNet V2 GhostNet CARAFE算子 
激光与光电子学进展
2023, 60(22): 2210009
作者单位
摘要
上海电力大学电子与信息工程学院, 上海 201000
针对目前遥感图像检测精度低、召回率低、实时性差等问题, 提出基于GhostNet和 CoT多分支残差网络(MBRNet)的遥感飞机检测算法。借鉴YOLOv4网络模型, 采用MBRNet作为新的主干网络, 从而减少梯度消失问题并弥补了CNN欠缺的全局特征计算能力; 为了减少小目标丢失问题, 同时在主干与PANet中引入多方位的特征提取与融合思路, 实现在高、低特征层之间和同尺度特征层之间的信息充分互补。提出的算法在具有背景复杂、过度曝光、目标密集等场景的RSOD 和LEVIR数据集上准确率达到了97.64%, 召回率达到了89.11%。
遥感图像 遥感飞机 多分支残差网络 remote sensing image remote sensing aircraft Multi Branch-Residual Network(MBRNet) YOLOv4 YOLOv4 GhostNet GhostNet 
电光与控制
2023, 30(3): 107
作者单位
摘要
1 天津工业大学 电子与信息工程学院,天津 300387
2 天津市光电检测技术与系统重点实验室,天津 300387
针对资源受限的红外成像系统准确、实时检测目标的需求,提出了一种轻量型的红外图像目标检测算法GPNet。采用GhostNet优化特征提取网络,使用改进的PANet进行特征融合,利用深度可分离卷积替换特定位置的普通3×3卷积,可以更好地提取多尺度特征并减少参数量。公共数据集上的实验表明,本文算法与YOLOv4、YOLOv5-m相比,参数量分别降低了81%和42%;与YOLOX-m相比,平均精度均值提高了2.5%,参数量降低了51%;参数量为12.3 M,检测时间为14 ms,实现了检测准确性和参数量的平衡。
红外图像 目标检测 YOLO GhostNet 参数量 infrared image target detection YOLO GhostNet number of parameters 
红外与毫米波学报
2022, 41(6): 1092
作者单位
摘要
哈尔滨师范大学 计算机科学与信息工程学院, 哈尔滨 150025
为了减少有效卷积算子(ECO)跟踪算法的特征提取网络参数量和计算量, 采用了一种基于端侧神经网络(GhostNet)改进的ECO目标跟踪算法。首先, 采用GhostNet网络作为主干特征提取网络提取图像浅层与深层的卷积特征, 运用全局平均池化对卷积特征下采样增加特征对图像的表征能力; 其次, 将卷积特征与手工特征插值后, 与当前滤波器在傅里叶域进行卷积计算实现目标定位; 最后, 采用共轭梯度算法优化响应误差与惩罚项之和的损失函数实现滤波器更新。在上述提出的算法和OTB2015与VOT2018数据集上进行了理论分析和实验验证, 取得了目标跟踪的对比实验数据。结果表明, 相对于基于ResNet特征提取网络的ECO算法, 该算法在实现高精度跟踪时, 卷积特征提取过程计算量减少了95.75%, 参数量减少了79.69%, 跟踪过程速度提升了160%。这些结果为轻量级目标跟踪算法的研究提供了参考。
图像处理 目标跟踪 端侧神经网络 有效卷积算子 全局平均池化 卷积特征 image processing target tracking GhostNet efficient convolution operators global average pooling convolution feature 
激光技术
2022, 46(2): 239

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