思路是什么意思( 二 )

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上式第二个算式中，A为预测箱，B为实箱，IoU为传统的交点-并集比，即预测箱与实箱的交点面积与并集面积之比;Ac为预测框与实框最小包围矩形的面积。U为预测框和实框的面积。第三个算式中，LGIOU为GIoU的损失。
【思路是什么意思】当预测框包含在目标框内时，GIoU _ Loss退化为IoU _ Loss，相对位置关系无法区分。为了更好地优化目标盒和预测盒，本文提出用CIoU _ Loss代替原来的GIoU _ Loss作为包围盒损失函数。CIoU的计算过程如下边第一个算式所示。

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上述第二个算式中，ωA, hA为实际帧宽，ωB, hB为预测帧宽，α是权重，υ度量长宽比的相似度。C为两个矩形的最小对角线限定比例尺；ρ是A和B的中心点的欧氏距离；上述第三个算式中，LCIoU为CIoU的损失。
激活函数的改进
激活函数的目的是提高神经网络的非线性拟合能力。在YOLOv5网络结构中，骨干网中的LeakyReLU激活函数替换为SiLU(Sigmoid-Weighted Linear Units)激活函数。SiLU激活函数借鉴了ReLU函数族的思想，但更流畅。由于SiLU激活函数具有较强的非线性能力，可以解决LeakyReLU梯度爆炸的问题。如下图所示，改进后的CBS模块表示卷积层、批处理归一层和SiLU激活函数的串联模式。

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SiLU激活函数表达式如下:

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如上式第一个算式中，Sigmoid是常用的激活单元，SiLU函数表示Sigmoid的加权组合。由于SiLU激活函数本身具有自稳定特性，如上述第二个算式所示，它可以有效抑制大量权重的学习，从而避免网络过拟合，降低网络泛化性能。
5.实验结果与分析A. 获取数据集所获得的数据包含图像和视频两种格式类型。将得到的视频转换为视频图像序列，去除部分相似度高的图片。经过处理的样本图片被打乱，生成一个新的数据集用于训练。为了更好地评价工厂中火焰烟雾的目标识别性能，实验选择火焰和烟雾两种类型作为目标识别对象如下图，可以更好地反映YOLO模型在真实环境中的效果。

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为了从有限的工厂火焰烟雾数据集中充分获取目标特征信息，通过随机变换剔除模型中部分相似度较高的样本图像，防止过拟合导致特征学习停止，有利于模型的泛化。随机变换包括翻转、旋转、尺度变换、随机抠图、高斯噪声、随机模糊、颜色抖动等，以达到扩展数据集的目的。文章采用马赛克数据增强技术，通过随机缩放、随机裁剪和随机发射，将4张随机图像拼接成1张图像，丰富了数据集，提高了小目标的检测精度，增强了网络特征提取能力。下图显示了Mosaic数据增强结果。

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B. 自适应图像缩放在一般的检测任务中，数据集图像的长度和宽度是不同的。由于小目标分布不均匀，严重影响了网络运行效率。
常见的处理方法是在训练和测试时将样本图像缩放到固定大小，然后将其发送到网络进行学习。如果在输入端仅以马赛克增强作为小样本图像处理的主要手段，则提高了小目标的检测精度，而减少了大目标的数据集，导致算法的平均精度下降。因此，传统的数据处理方法效果并不理想。
文章采用自适应缩放技术对数据输入端的数据进行处理。通过将原始图像缩放到标准尺寸，解决了原始数据集样本大小不同的问题。通过计算缩放后的尺度大小，得到黑边的填充值，在图像周围自适应添加最小黑边，减少计算量，从而加快检测速度。向这个示例添加黑边的效果如下图所示。

思路是什么意思( 二 )

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