改进YOLOV5s的铁轨裂纹目标检测算法OA北大核心CSTPCD

铁轨表面的裂纹图像目标小、背景干扰信息多、分辨率高,使其目标检测效果并不理想。对此,提出一种改进YOLOV5s的目标检测算法以提升铁轨裂纹的检测效果。在颈部网络中引入VOV-GSCSP模块,用更轻量的卷积方式GSconv来替换普通的卷积,在保留更多细节信息的同时减轻网络的计算量。改进特征金字塔结构,提出多路径跨层融合结构,在特征金字塔下采样的过程中跨层融入主干网络的信息,保留更多原始的特征信息,提升目标检测的精度。同时,引入CA注意力模块和Transformer结构进一步加强高阶语义的信息提取。实验结果表明,改进的YOLOV5s算法,平均均值精度(mAP)达到62.4%,相对于原YOLOV5s算法提高了6.2个百分点;召回率(Recall)为92.2%,提升了4.4个百分点。