轻量化模型的PeleeNet_yolov3地表裂缝识别

为提高地表裂缝检测在低算力运算平台上的稳定性和检测速率,提出了一种PeleeNet与YOLOv3相结合的目标检测算法.使用PeleeNet框架代替YOLOv3的Darknet-53主体框架,以融合不同的局部特征及提高运算效率;在框架中融合特征注意力模块以提高图像中裂缝区域的显著度,并通过对感受野模块RFB卷积核的复用,增大网络的有效视野,提高小目标检测精度;在特征金字塔网络中,通过使用深度可分离卷积代替标准卷积,减少参数计算量;引入CIoU损失函数提高模型的分类与回归精度.在测试平台上应用裂缝数据进行算法验证,结果表明:AP50达到了97.68％,AP75达到了77.87％,较原始的YOLOv3分别提高8.4％和12.4％,检测速度达到了30帧/s,且模型参数大小仅为原始YOLOv3的30％;可以看出,本研究提出的PeleeNet_yolov3轻量化模型对于裂缝目标的检测效果较为明显,并且具有较小的运算量和参数量,适合应用于移动端系统,对于小体积低功耗低算力运算平台具有较大应用价值.