YOLOv4模型的无人机目标检测算法改进方案

YOLOv4模型的无人机目标检测算法改进方案

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/checkpaper/article/details/142466784

随着无人机在军民两用领域的广泛应用，其在目标检测方面展现出独特优势。然而，受限于无人机平台的承载能力，传统的检测模型往往因硬件限制导致处理速度较慢，无法满足无人机任务的时效性要求。本文针对YOLOv4模型进行了改进，以提升检测精度的同时减少模型复杂度，从而满足无人机平台的目标检测需求。

卷积神经网络与目标检测算法概述

卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的表现十分优异，是目标检测领域的核心技术之一。CNN的基本组成模块包括卷积层、池化层、全连接层以及激活函数等，这些模块的组合使得CNN能够提取图像中的特征，并将其用于分类或检测任务。

经典的卷积神经网络模型如LeNet、AlexNet、VGG等奠定了深度学习的基础，而在目标检测领域，基于CNN的目标检测算法发展迅速。两种主流的目标检测方法为两阶段的区域建议网络（如Faster R-CNN）和单阶段的端到端检测网络（如YOLO和SSD）。其中，YOLO系列算法以其速度快、精度高的特点，尤其适用于对实时性要求较高的场景，如无人机目标检测任务。

YOLOv4是YOLO系列的最新改进版本之一，采用了CSPDarknet53作为主干网络，并结合了多种先进的检测技术，如PANet特征提取模块、CIoU Loss回归损失函数等，使其在精度和速度之间取得了良好的平衡。然而，尽管YOLOv4在精度和速度上已经具备了优势，但在资源受限的无人机平台上，仍存在参数量大、运算消耗高的问题。为了应对这些挑战，本文在YOLOv4的基础上进行了多项改进。

数据集处理与增强方法

本文使用RSOD数据集作为实验数据集，该数据集包含了大量的无人机图像数据，为了提升数据集的适用性，本文对原始图像进行了重新标注。通过图像标注工具，我们对数据集中的每张图像进行了目标区域的精确标注，这为后续的模型训练奠定了基础。

为了进一步提升模型的训练效果，本文对数据集进行了数据增强。数据增强能够有效扩展训练集的规模，增强模型的泛化能力，尤其是在目标检测任务中，数据增强能够有效避免模型过拟合的风险。本文采用了多种数据增强方式，如随机裁剪、图像翻转、颜色扰动等，为模型提供了更加多样化的训练样本，确保模型能够在各种复杂场景下表现稳定。

YOLOv4模型的改进

在本文的改进方案中，首先对YOLOv4的主干网络结构进行了优化。YOLOv4原始模型采用CSPDarknet53作为主干网络，虽然该网络在精度上表现优异，但其参数量较大，计算复杂度较高，不适合资源有限的无人机平台。为此，本文引入了MobilenetV3网络，替代CSPDarknet53作为主干网络。MobilenetV3是一种轻量化网络，通过深度可分离卷积减少了参数量和计算量，极大地降低了模型的复杂度。

其次，本文对YOLOv4的PANet特征提取模块进行了优化。PANet是一种用于特征融合的结构，通过多尺度特征提取提高了模型的检测能力。为了进一步降低模型的计算开销，本文在PANet中使用了深度可分离卷积模块，替代了传统的卷积操作。深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，使得参数量减少到传统卷积的三分之一左右，同时保持了特征提取能力。

为了进一步提升检测精度，本文对YOLOv4中的回归损失函数进行了优化。原始模型使用的IoU（Intersection over Union）损失函数在边框回归中存在一定的不足，容易出现回归误差。为此，本文采用CIoU（Complete IoU）损失函数替代了原有的IoU损失。CIoU不仅考虑了边框的重叠区域，还结合了边框的中心距离和长宽比，使得模型在回归时更加精确，特别是在处理无人机高速运动场景下的目标检测任务时，表现出更高的稳定性。

模型训练的优化

为了提升模型训练效果，本文引入了多种训练方式的改进。首先，本文采用了Mosaic数据增强技术。Mosaic数据增强通过将四张图像随机拼接成一张新的训练图像，极大地丰富了训练集的多样性，同时有效增加了目标区域的变化范围。这种增强方式能够帮助模型更好地学习不同场景下的目标特征，增强模型的鲁棒性。

此外，本文还引入了Label Smoothing技术。这是一种处理网络训练中标签过度自信问题的方法。在实际数据标注过程中，由于人工标注的不确定性，可能会出现标注错误或偏差，Label Smoothing通过对标签进行平滑处理，降低了模型过拟合的风险，并提高了模型在处理不确定标签数据时的容错能力。

最后，本文采用了余弦退火衰减技术来动态调整学习率。学习率是影响模型训练效率和效果的关键参数，固定的学习率往往不能适应模型不同训练阶段的需求。余弦退火衰减方法能够根据训练的进展动态调整学习率，确保模型在训练初期能够快速收敛，在后期则保持稳定的微调效果，从而提升了整体训练效果。

实验结果与性能分析

在相同的实验配置条件下，本文对改进后的YOLOv4模型进行了对比实验，验证了模型在无人机目标检测中的性能表现。实验结果显示，改进后的模型在减少模型参数量和运算量的同时，保持了较高的检测精度。具体来说，模型的总参数量减少了82%，从原有的250M降至44.74M，而FPS（帧率）则提升了69%，达到了22帧每秒，能够满足无人机实时目标检测的需求。

改进模型在多个测试集上的平均精度也保持稳定，特别是在小目标检测场景中表现尤为出色。通过引入MobilenetV3主干网络和深度可分离卷积，模型在硬件资源有限的情况下依然能够高效运行。此外，CIoU损失函数的使用显著提升了目标边框回归的精度，减少了误检和漏检的情况。

以下是改进后的YOLOv4模型的部分代码实现：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import DepthwiseConv2D, Conv2D, BatchNormalization, ReLU
from tensorflow.keras.models import Model

# 深度可分离卷积模块
def depthwise_separable_conv(x, filters, kernel_size, strides):
    x = DepthwiseConv2D(kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding='same')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = ReLU()(x)
    x = Conv2D(filters, kernel_size=(1, 1), padding='same')(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = ReLU()(x)
    return x

# MobilenetV3主干网络的一部分
def mobilenetv3_block(x, filters, kernel_size, strides):
    x = depthwise_separable_conv(x, filters, kernel_size, strides)
    return x

# 定义YOLOv4改进模型
def improved_yolov4(input_shape):
    inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape)
    # 使用MobilenetV3模块作为主干网络
    x = mobilenetv3_block(inputs, 32, (3, 3), strides=(2, 2))
    x = mobilenetv3_block(x, 64, (3, 3), strides=(2, 2))
    # 特征提取层
    x = mobilenetv3_block(x, 128, (3, 3), strides=(2, 2))
    
    # 输出层
    outputs = Conv2D(3, (1, 1), activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs, outputs)
    return model

# 测试改进后的YOLOv4模型
if __name__ == "__main__":
    model = improved_yolov4(input_shape=(224, 224, 3))
    model.summary()