工地安全帽智能识别系统
工地安全帽智能识别系统通过opencv深度学习技术,工地安全帽智能识别系统实现对现场人员的安全帽反光衣穿戴进行自动实时识别和检测。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。6月9日,Ultralytics公司开源了YOLOv5,离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的!在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时,YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目,现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒,即每秒140帧(FPS),但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示:
输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;
基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP结构;
Neck网络:目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层,Yolov5中添加了FPN+PAN结构;
Head输出层:输出层的锚框机制与YOLOv4相同,主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss,以及预测框筛选的DIOU_nms。
YOLOv5算法具有4个版本,具体包括:YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种,本文重点讲解YOLOv5s,其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。
输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608,该阶段通常包含一个图像预处理阶段,即将输入图像缩放到网络的输入大小,并进行归一化等操作。在网络训练阶段,YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度;并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。
基准网络-基准网络通常是一些性能优异的分类器种的网络,该模块用来提取一些通用的特征表示。YOLOv5中不仅使用了CSPDarknet53结构,而且使用了Focus结构作为基准网络。
Neck网络-Neck网络通常位于基准网络和头网络的中间位置,利用它可以进一步提升特征的多样性及鲁棒性。虽然YOLOv5同样用到了SPP模块、FPN+PAN模块,但是实现的细节有些不同。
Head输出端-Head用来完成目标检测结果的输出。针对不同的检测算法,输出端的分支个数不尽相同,通常包含一个分类分支和一个回归分支。YOLOv4利用GIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数,从而进一步提升算法的检测精度。
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