结合训练加速及注意力机制的桥梁检测算法

• 作者: 余培东 王鑫 江刚武 刘建辉 徐佰祺
• 来源期刊: 海洋测绘
• 关键词: 遥感影像 桥梁目标检测 YOLOv4算法 训练策略优化 注意力机制
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 57-61
• 页数: 5页
• 分类号: P237.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3044.2021.03.013

摘要

在解析YOLOv4算法基础上,针对应用YOLOv4算法检测遥感影像桥梁目标任务中出现的训练耗时严重及精度较低缺陷,从算法训练过程和结构模块两方面进行优化:使用多尺度训练以及fp_16训练策略降低算法训练成本,并引入SE模块和CBAM模块两种注意力机制提升算法检测精度.消融实验结果表明:优化训练策略能够有效降低算法训练成本,同时提高目标检测精度;相比较CBAM模块,SE模块对算法训练成本增加较小却能收获显著的检测精度提升,优化训练策略并嵌入SE模块的算法,使高分桥梁数据集和DOTA桥梁数据集的平均准确率分别提升1.4％和3％.该优化算法兼具效率和精度优势,为桥梁目标检测难题提供有效解决方法.