嵌入scSE模块的改进YOLOv4小目标检测算法

摘要

为解决目标检测任务中小目标检测精度低,错检、漏检率高等问题,提出一种scSE-IYOLOv4的改进YOLOv4的小目标检测算法.实验使用VEDAI小目标数据集,采用K-means++算法对目标样本进行锚定框优化,以提升算法精度.在YOLOv4算法的基础上,分别研究分析了scSE注意力模块嵌入至模型不同位置以及在模型颈部增加SPP模块对算法检测性能带来的影响.实验证明,在YOLOv4模型的骨干网"Add"和"concat"层后嵌入scSE注意力模块,以及在颈部增加SPP模块均能有效提升算法对小目标的检测精度,在VEDAI测试集上mAP@0.5均提升了2.4％.根据YOLOv4算法模型骨干网和颈部改进的实验结果,提出scSE-IYOLOv4目标检测算法.实验证明scSE-IYOLOv4算法能显著提升小目标的检测精度,在VEDAI测试集上mAP@0.5值较YOLOv4提升了4.1％,在PASCAL VOC数据集上mAP@0.5提升了2.2％.