*基金項(xiàng)目：湖南省省市聯(lián)合基金（2019JJ60060），多功能機(jī)組絕緣故障診斷關(guān)鍵技術(shù)研究

作者簡介：趙家琪（1996—），男，河南，碩士研究生，主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺。E-mail：1262085026@qq.com。

高貴（1981—），男，湖南，西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，國家優(yōu)秀青年科學(xué)基金獲得者，主要研究方向?yàn)閿z影測量與遙感、雷達(dá)信號處理等。

摘要：伴隨深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法被廣泛應(yīng)用?；?a class="contentlabel" href="http://cafeforensic.com/news/listbylabel/label/特征融合">特征融合的思想，本文提出了一種改進(jìn)的YOLOv4-tiny目標(biāo)檢測方法，通過添加卷積模塊及調(diào)整部分超參數(shù)對其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)對道路車輛目標(biāo)的快速檢測、識別和定位。首先為了改善YOLOv4-tiny網(wǎng)絡(luò)對小目標(biāo)類型檢測精度差的問題，基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對第二標(biāo)度輸出層的最后一個(gè)CBL輸出特征與網(wǎng)絡(luò)中第二個(gè)CSP輸出特征進(jìn)行融合，并在原有網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加52×52的標(biāo)度輸出；其次，利用遷移學(xué)習(xí)權(quán)重在自己采集的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，訓(xùn)練得出合適的權(quán)重進(jìn)行測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與YOLOv4-tiny相比，改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對YOLOv4-tiny的AP提升4.4%、召回率（Recall）提升4.6%、準(zhǔn)確率（Precision）提升8.4%，且可以準(zhǔn)確檢測并定位車輛的位置。

0   引言

伴隨近幾年人工智能的快速發(fā)展，以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷突破創(chuàng)新，智能交通系統(tǒng)已經(jīng)成為社會的發(fā)展趨勢。國家要實(shí)現(xiàn)交通系統(tǒng)的智能化和自動化運(yùn)行，就要將大量的交通信息利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行處理，例如車牌識別、車輛識別與流量統(tǒng)計(jì)、無人駕駛等^[1]。目前，深度學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛運(yùn)用到目標(biāo)檢測領(lǐng)域。為了提高駕駛的便捷性和安全性，自動駕駛技術(shù)被廣泛重視并推向了商業(yè)化，高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）得到了廣泛的應(yīng)用，ADAS 可以實(shí)現(xiàn)道路檢測與車輛目標(biāo)檢測等多種功能。因此，高效準(zhǔn)確的車輛目標(biāo)檢測技術(shù)對智慧交通系統(tǒng)的發(fā)展起到了至關(guān)重要的作用。目前，基于計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)檢測算法分為傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法和基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法^[2]。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類器與人工提取的局部特征相結(jié)合的算法，主要包括提取特征和分類兩個(gè)方面，提取的特征通常是梯度方向直方圖或類harr 特征，結(jié)合支持向量機(jī)或AdaBoost 進(jìn)行目標(biāo)檢測。使用傳統(tǒng)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法提取特征需要人為設(shè)計(jì)特征，容易損失信息從而造成誤差，不能滿足高精度和高檢測速度的場景。與傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法相比，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法具有更高的準(zhǔn)確率、更快的檢測速度和更強(qiáng)的魯棒性。因此，越來越多的深度學(xué)習(xí)方法被不斷應(yīng)用到目標(biāo)檢測領(lǐng)域^[3-6]。基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法包括兩階段（Two stage）目標(biāo)檢測算法^[7] 和單階段（One stage）目標(biāo)檢測算法^[8]，兩階段算法是對圖像生成可能包含目標(biāo)的候選區(qū)域（region）用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對候選區(qū)域進(jìn)行分類，精度很高，但速度方面欠佳。兩階段目標(biāo)檢測算法包括R-CNN、Fast R-CN、Faster R-CNN、基于區(qū)域的全卷積網(wǎng)絡(luò)(R-FCN) 等，雖然兩階段法比一階段法具有更高的精度，但一階段法比兩階段法具有更快的檢測速度^[9-10]。單階段檢測算法目標(biāo)檢測以整張圖作為輸入，在特征層輸出邊框位置和所屬的類別，從而轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)回歸問題。YOLO（The You Only Look Once）^[11]算法是Redmon 等人提出的第一個(gè)基于回歸的單階段算法，之后Redmon 等人又提出了基于YOLO 算法的YOLOv2算法 ^[12]，刪除了完全連通層和最后一個(gè)匯集層，使用錨點(diǎn)框來預(yù)測邊界框，并設(shè)計(jì)出DarkNet-19 的新基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)。YOLOv3^[13] 是Redmon 等人提出的YOLO 方法的最后一個(gè)版本。它引入了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)、更好的基本網(wǎng)絡(luò)darknet-53 和二進(jìn)制交叉熵?fù)p失，以提高檢測精度和檢測較小目標(biāo)的能力。由于YOLOv3 采用的信息融合類型沒有充分利用低級信息，這是限制其在工業(yè)中潛在應(yīng)用的一個(gè)弱點(diǎn)。因此，Alexey 等人提出了YOLOv4 算法，它使用CSPDarknet53 主干、空間金字塔池模塊、PANet 路徑聚合頸和YOLOv3( 基于錨點(diǎn)) 頭作為YOLOv4 的架構(gòu)。以上基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法在目標(biāo)檢測領(lǐng)域雖然取得一定效果，但其在智能交通領(lǐng)域針對小目標(biāo)的檢測仍然不夠精準(zhǔn)。本文通過對道路車輛目標(biāo)圖像進(jìn)行分析，結(jié)合最新的YOLOv4-tiny 算法并對其模型進(jìn)行合理優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了對道路圖像車輛目標(biāo)的快速準(zhǔn)確檢測。

1   YOLOv4-tiny方法改進(jìn)

1.1 YOLOv4-tiny模型

Yolov4-tiny^[14](You Only Look Once vision4-tiny) 算法是在Yolov4 算法的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的，使其具有更快的目標(biāo)檢測速度，使用1080Ti GPU, Yolov4-tiny 的目標(biāo)檢測速度可達(dá)到371 幀/s，精度可以滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。Yolov4-tiny 算法使用CSP Darknet53-tiny 網(wǎng)絡(luò)作為骨干網(wǎng)絡(luò)來代替Yolov4 算法中使用的CSPDarknet53網(wǎng)絡(luò)，空間金字塔池(SPP) 和路徑聚合網(wǎng)絡(luò)(PANet) 也由特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(FPN) 代替，以減少檢測時(shí)間。此外，它還使用了兩個(gè)尺度的預(yù)測(26×26 和13×13)，而不是3 個(gè)尺度的預(yù)測。CSPDarknet53-tiny 網(wǎng)絡(luò)在跨級部分網(wǎng)絡(luò)中使用了CSPBlock 模塊，在剩余網(wǎng)絡(luò)中使用了ResBlock 模塊。CSPBlock 模塊將特征映射分成兩部分，通過跨階段殘差邊緣將兩部分進(jìn)行組合，這使得梯度流可以在兩種不同的網(wǎng)絡(luò)路徑上傳播，增加梯度信息的相關(guān)性差異。與ResBlock 模塊相比，CSPBlock 模塊不僅可以提高卷積網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力、計(jì)算精度，而且還可以減少計(jì)算量。消除了ResBlock 模塊中計(jì)算量較大的計(jì)算瓶頸，提高了Yolov4-tiny 方法在常數(shù)情況下的精度，減少了計(jì)算量。為了進(jìn)一步簡化計(jì)算過程，Yolov4-tiny 方法在CSPDarknet53-tiny 網(wǎng)絡(luò)中使用Leaky ReLU 函數(shù)作為激活函數(shù)，而不使用Yolov4 中使用的Mish 激活函數(shù)。在特征融合部分，Yolov4-tiny 方法使用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)提取不同尺度的特征地圖，提高了目標(biāo)檢測速度，而不使用Yolov4 方法中使用的空間金字塔池化和路徑聚合網(wǎng)絡(luò)。與此同時(shí)，Yolov4-tiny 使用了13×13和26×26 這兩種不同尺度的特征地圖來預(yù)測檢測結(jié)果。假設(shè)輸入圖的大小為416×416，特征分類為80，Yolov4-tiny 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。Yolov4-tiny 方法的預(yù)測過程與Yolov4 方法相同。首先調(diào)整輸入圖像的大小，使所有輸入圖像具有相同的固定大?。黄浯螌⑤斎雸D像劃分為大小為S×S 的網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格使用B 個(gè)邊界框檢測目標(biāo)，因此輸入圖像會生成S×S×B 的邊界框，生成的邊界框覆蓋了整個(gè)輸入圖像。如果某個(gè)對象的中心落在某個(gè)網(wǎng)格中，網(wǎng)格中的邊界框?qū)㈩A(yù)測該對象，為了減少預(yù)測過程中邊界框的冗余，提出了置信閾值。如果邊界框的置信值高于置信閾值，則邊界框保持不變；否則邊框?qū)⒈粍h除。包圍盒的置信值可得如下:

其中代表第i 個(gè)網(wǎng)格中第j 個(gè)邊界框的置信度，p_{i, j}是目標(biāo)函數(shù)。如果目標(biāo)在第i個(gè)網(wǎng)格的第j個(gè)方格中，則p_{i, j} =1，否則pi, j =0。表示預(yù)測框與真實(shí)框在并集上的交集。可比性得分越大，預(yù)測框就越接近地面真相框。Yolov4-tiny 的損耗函數(shù)與Yolov4 相同，都是由目標(biāo)框損失Lcoord 、置信度損失Lcoin 和分類損失Lclass 三部分組成，公式如下所示：

loss=loss₁+loss₂+loss₃

loss₁ ，loss₂ ，loss₃分別代表置信度損失、分類損失、目標(biāo)框回歸損失。

置信度損失函數(shù)：

圖1 YOLOv4-tiny網(wǎng)絡(luò)框架

這里S² 是輸入圖像的格子的個(gè)數(shù)， B 是格子里邊框的個(gè)數(shù)，是一個(gè)目標(biāo)函數(shù)。如果jth 邊框是ith 格子里檢測的正確目標(biāo)，否則和分別是預(yù)測框的置信度分?jǐn)?shù)和真實(shí)框的置信度分?jǐn)?shù)，λ_noobj是一個(gè)權(quán)重參數(shù)。

分類損失函數(shù)：

這里的和分別代表預(yù)測框和真實(shí)框目標(biāo)屬于c 類目標(biāo)在jth 邊框中是ith 格子里的概率。

位置回歸損失：

其中IOU 是預(yù)測框和真實(shí)框之間的交集并集， w^gt和h^gt分別為真實(shí)框的寬度和高度，W和h分別為預(yù)測框的寬度和高度，ρ 2 (b,b^gt )為預(yù)測框中心點(diǎn)與真實(shí)框中心點(diǎn)之間的歐氏距離，C是能包含預(yù)測邊界盒和真值邊界盒的最小對角線距離。

2.2 YOLOv4-tiny改進(jìn)模型

對于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不同深度的卷積層對應(yīng)不同級別的特征信息。低級網(wǎng)絡(luò)具有更高的分辨率和更詳細(xì)的特征，而高級網(wǎng)絡(luò)具有更低的分辨率和更多的語義特征。為了使更深層次的網(wǎng)絡(luò)同時(shí)包含豐富的語義特征和圖像表面特征，我們基于特征融合思想改進(jìn)了YOLOv4-tiny的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在原有的框架基礎(chǔ)上增加了52×52 比例的輸出，使分割圖像的像元變小，這有助于提高小尺寸物體檢測的精度。改進(jìn)的YOLOv4-tiny 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖2 所示。其中實(shí)線代表YOLOv4-tiny 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，虛線代表我們改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)。

1）增加52×52 的標(biāo)度輸出

①提取高層語義信息和淺層表面信息

我們提取了距離第二輸出最近的CSPBlock 卷積層的輸出信息，由于在網(wǎng)絡(luò)中的深層位置，其包含了豐富的語義信息。此外，提取包含圖像豐富表面信息的淺層CSPBlock 的輸出。

②特征融合

將A 部分提取的兩個(gè)輸出送入1×1×128 的CBL，輸出大小為26×26×128，之后是上采樣層，將其大小改為52×52×128。然后將輸出結(jié)果送入concat層進(jìn)行融合，融合后的特征圖大小為52×52×256。這些融合的特征圖被處理成3×3×256 的CBL，用于進(jìn)一步的信息提取。

③增加一個(gè)輸出尺度將B 節(jié)中獲得的融合特征圖通過1×1×255 的Conv層，再增加一個(gè)52×52×255 的輸出。在YOLOv4-tiny中， 網(wǎng)絡(luò)具有13×13 和26×26 的輸出。在改良的YOLOv4-tiny 中，我們增加了52×52 比例的輸出，使分割圖像的像元變小，這有助于提高小尺寸物體檢測的精度。

圖2 改進(jìn)的YOLOv4-tiny網(wǎng)絡(luò)框架

2）損失函數(shù)優(yōu)化

YOLOv4-tiny 優(yōu)化后的損失函數(shù)由目標(biāo)框損失Lcoord 、置信度損失Lcoin 和分類損失Lclass 組成：

式中： L_{（c,x, y,w,h)}為優(yōu)化后的 YOLOv4-tiny 損失函數(shù)； N 為匹配到目標(biāo)區(qū)域的Default Box 的數(shù)量； α 為用于調(diào)整目標(biāo)框損失L_coord 的比例（α_初=1 ）。目標(biāo)檢測算法流程如圖3 所示:

2   實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本次實(shí)驗(yàn)的環(huán)境為: 英特爾酷睿TM i7-8700 CPU@3.20 GHz；Window10 帶有Pytorch1.6.0 和Python3.6；GPU是NVIDIA Geforce GTX 3090，計(jì)算機(jī)配置如表1 所示。

本文使用的車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)集是利用攝像裝置在道路上采集得到，并使用圖片標(biāo)志工具（label Img）對數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注。通過對圖像中的車輛目標(biāo)用矩形框標(biāo)記，標(biāo)記后的圖片將以XML 文件存儲，作為對應(yīng)訓(xùn)練圖片的標(biāo)簽。數(shù)據(jù)由訓(xùn)練集、測試集、驗(yàn)證集3 部分組成（如圖表2 所示），共使用8 000 張圖片進(jìn)行訓(xùn)練，對已標(biāo)記好的圖像進(jìn)行整理，以XML 文件作為對應(yīng)圖片訓(xùn)練的標(biāo)簽，存儲了3 個(gè)屬性：Label、Pixels、Usage。

2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示

在這篇文章中，我們所用的數(shù)據(jù)集都是自己在道路中采集的，之后對數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)簽處理。該數(shù)據(jù)集包含6 500 張訓(xùn)練集和1 200 張驗(yàn)證集，最后從300 張測試集中隨機(jī)抽取2 張圖像分別用YOLOv4-tiny 和改進(jìn)后的YOLOv4-tiny 模型進(jìn)行測試，測試效果如圖4 和圖5 所示。從圖4、圖5 可以看出，通過對YOLOv4-tiny 與改進(jìn)后的YOLOv4-tiny 模型進(jìn)行檢測效果對比，YOLOv4-tiny沒有將圖像中的小目標(biāo)檢測出來，改進(jìn)后的YOLOv4-

圖4 YOLOv4-tiny模型檢測結(jié)果

圖5 改進(jìn)的YOLOv4-tiny模型檢測結(jié)果

2.2 實(shí)驗(yàn)對比與評估

文章將提出的方法與YOLOv4、YOLOv4-tiny 進(jìn)行比較，測試它們在檢測效果精確率P（Precision）、召回率R（Recall）、AP 的性能。其公式可表示為：

其中，F(xiàn)P（False Positive）是真實(shí)類別為負(fù)，預(yù)測類別為正；FN（False Negative）是樣本真實(shí)類別為負(fù)，預(yù)測類別為負(fù)；TP（True Positive）是樣本真實(shí)類別為正，預(yù)測類別為正；TN（True Negative）是真實(shí)類別為正，預(yù)測類別為負(fù)。

3   結(jié)束語

為了提高對小目標(biāo)的檢測效果，文章提出了一種改進(jìn)的YOLOv4-tiny，將YOLOv4-tiny 提取的高級卷積特征和低級卷積特征進(jìn)行融合，增加52×52 尺度的輸出，并使用K-means 聚類方法在數(shù)據(jù)集上生成檢測框架的錨框。通過將數(shù)據(jù)集在改進(jìn)前后的網(wǎng)絡(luò)上訓(xùn)練，并進(jìn)行對比測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的YOLOv4-tiny 與YOLOv4 相比，各項(xiàng)指標(biāo)表都比較低；改進(jìn)后的YOLOv4-tiny 與YOLOv4-tiny 相比，準(zhǔn)確率（Precision）提高了8.4%，召回率（Recall）提高了4.6%，AP 值提高了4.4%。與YOLOv4-tiny 相比，改進(jìn)后的YOLOv4-tiny可以較好地檢測出圖像中存在的小目標(biāo)。

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（本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2021年9月期）