CN117351352A - 基于轻量化YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于轻量化YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法,包括如下步骤:选取SAR‑Ship‑Dataset数据集中的图片并划分为训练集和验证集;搭建轻量化YOLOv5网络模型,其中,所述轻量化YOLOv5网络模型引入MobileNet模块和Ghost Bottleneck模块,并采用SIOU作为损失函数;利用训练集和验证集对所述轻量化YOLOv5网络模型进行训练,得到训练好的轻量化YOLOv5网络模型;将待测试的SAR船舶图像输入到训练好的轻量化YOLOv5网络模型中,识别船舶目标。该船舶图像目标识别方法,参数和运算量少,可确保SAR图像检测的精度,缩短训练时间。
Description
技术领域
本发明涉及船舶或其他水上船只检测识别领域,具体是一种基于轻量化的YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法。
背景技术
合成孔径雷达(SAR)是一种使用雷达技术获取地面或目标信息的无源遥感技术,因其高分辨率、无遥感源及不受天气影响等优势,已成为海洋监测的重要技术手段之一。同时,在SAR图像分辨率的逐步提高与深度学***衡等问题,这使得YOLOv5训练时间长、训练精度难以保证。
因此,如何对YOLOv5进行改进,并将其应用到SAR船舶图像目标识别方法中,成为亟待解决的问题。
发明内容
鉴于此,本发明的目的在于将应用于光学图像识别的深度学习方法迁移至SAR图像识别中,并将该模型轻量化来减少模型的参数和运算量,提高SAR图像检测的精度,缩短训练时间。
本发明公开了一种基于轻量化的YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法。包含以下步骤:
S1:选取SAR-Ship-Dataset数据集中的图片并划分为训练集和验证集;
S2:搭建轻量化YOLOv5网络模型,其中,所述轻量化YOLOv5网络模型在传统YOLOv5网络模型的基础上引入MobileNet模块和Ghost Bottleneck模块,并采用SIOU作为轻量化YOLOv5网络模型的损失函数,所述MobileNet模块替换传统YOLOv5网络模型中的骨干网络中的所有模块,所述Ghost Bottleneck模块替换传统YOLOv5网络模型中的颈部网络中的CSP模块,同时,采用GhostConv模块替换传统YOLOv5网络模型中颈部网络中的Conv模块;
S3:利用S1中的训练集和验证集对所述轻量化YOLOv5网络模型进行训练,得到训练好的轻量化YOLOv5网络模型;
S4:将待测试的SAR船舶图像输入到训练好的轻量化YOLOv5网络模型中,识别船舶目标。
优选,S1中,训练集和验证集按照7:3的比例随机划分。
进一步优选,S1还包括如下步骤:使用图片标注工具LabelImg为选择的每个训练样本标注标签,并将标注锚框的位置信息和类别信息保存为文本文件。
进一步优选,S2中,SIOU损失的计算公式如下:
式中,IoU表示IoU损失,Δ表示距离损失,Ω表示形状损失;
其中,距离损失的计算公式如下:
式中,γ=2-Λ,(c'w,c'h)为真实框和预测框最小外接矩形的宽和高,/>为真实框的中心坐标,/>为预测框的中心坐标,Λ表示角度损失,计算公式如下:
式中,ch为真实框和预测框中心点的高度差,σ为真实框和预测框中心点的距离;
形状损失的计算公式如下:
式中,(w,h)和(wgt,hgt)分别为预测框和真实框的宽和高,θ表示对形状损失的关注程度,θ的取值范围为[2,6];
IoU损失的计算公式如下:
本发明提供的基于轻量化的YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法,与传统的YOLOv5方法相比,有三个主要不同点,骨干网络采用MobileNet轻量化模块,颈部网络采用Bottleneck模块,同时采用损失函数SIOU替换损失函数DIOU。本发明提供的基于轻量化的YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法的参数量相比YOLOv5降低了很多,但是检测精度、MAP等模型评价指标并未有明显的下降,在一定程度上保证了模型的精度和实用性。
附图说明
图1是本发明提供的基于轻量化的YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法的流程图;
图2是本发明采用的轻量化的YOLOv5网络的结构示意图;
图3是可视化目标检测结果对比图;
图4为角度损失计算过程中的相关参数示意图。
具体实施方式
下面将结合具体的实施方案对本发明进行进一步的解释,但并不局限本发明。
如图1所示,本发明公开了一种基于轻量化的YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法,包含以下步骤:
S1:选取SAR-Ship-Dataset数据集中的图片并划分为训练集和验证集;
优选,训练集和验证集按照7:3的比例随机划分,使用图片标注工具LabelImg为选择的每个训练样本标注标签,并将标注锚框的位置信息和类别信息保存为文本文件;
S2:搭建轻量化YOLOv5网络模型,其中,如图2所示,所述轻量化YOLOv5网络模型在传统YOLOv5网络模型的基础上引入MobileNet(MNE)模块和Ghost Bottleneck模块,并采用Scylla Intersection over Union(SIOU)作为轻量化YOLOv5网络模型的损失函数,所述MobileNet(MNE)模块替换传统YOLOv5网络模型中的骨干网络中的所有模块,所述GhostBottleneck模块替换传统YOLOv5网络模型中的颈部网络中的CSP模块,同时,采用GhostConv模块替换传统YOLOv5网络模型中颈部网络中的Conv模块;
其中,传统YOLOv5的骨干网络共有十层,其中包含了卷积层、Cross StagePartial(CSP)模块、Spatial Pyramid Pooling Fast(SPPF)模块,本发明用轻量化模块MobileNet(MNE)代替原骨干网络中的所有模块,并将原来的十层扩展为十一层;
本发明采用Ghost Bottleneck模块替换传统YOLOv5网络模型中的颈部网络中的CSP模块,同时,采用GhostConv模块替换传统YOLOv5网络模型中颈部网络中的Conv模块,可以在不影响网络训练检测精度的同时,极大的优化网络的参数规模和计算资源消耗;GhostBottleneck模块类似于ResNet中的基本残差块,主要由两个堆叠的Ghost模块组成,第一个模块当作扩展层增加通道数,而第二个模块减少通道数,最后使用ShortCut连接这两个Ghost模块的输入和输出;
其中,SIOU损失在IOU基础上进一步考虑了真实框和预测框之间的向量角度,具体计算公式如下:
式中,IoU表示IoU损失,Δ表示距离损失,Ω表示形状损失;
其中,距离损失的计算公式如下:
式中,γ=2-Λ,(c'w,c'h)为真实框和预测框最小外接矩形的宽和高,/>为真实框的中心坐标,/>为预测框的中心坐标,Λ表示角度损失,计算公式如下:
式中,ch为真实框和预测框中心点的高度差,σ为真实框和预测框中心点的距离,事实上,如图4所示,等于角度α,/>
为真实框的中心坐标,/>为预测框的中心坐标,可以注意到,当α为/>或0时,角度损失为0,在训练过程中若/>则最小化α,否则最小化β;
形状损失的计算公式如下:
式中,(w,h)和(wgt,hgt)分别为预测框和真实框的宽和高,θ表示对形状损失的关注程度,θ的取值范围为[2,6]。IoU损失的计算公式如下:
S3:利用S1中的训练集和验证集对所述轻量化YOLOv5网络模型进行训练,得到训练好的轻量化YOLOv5网络模型;
S4:将待测试的SAR船舶图像输入到训练好的轻量化YOLOv5网络模型中,识别船舶目标,如:船舶目标的边界框位置、类别标签和置信度分数等信息。
本发明提供的基于轻量化的YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法,与传统的YOLOv5方法相比,有三个主要不同点,骨干网络采用MobileNet轻量化模块,颈部网络采用Bottleneck模块,同时采用损失函数SIOU替换损失函数DIOU。本发明提供的基于轻量化的YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法的参数量相比YOLOv5降低了很多,但是检测精度、MAP等模型评价指标并未有明显的下降(如图3所示),在一定程度上保证了模型的精度和实用性。
上面对本发明的实施方式做了详细说明,但是本发明并不限于上述实施方式,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。
Claims (4)
1.基于轻量化YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法,其特征在于,包含如下步骤:
S1:选取SAR-Ship-Dataset数据集中的图片并划分为训练集和验证集;
S2:搭建轻量化YOLOv5网络模型,其中,所述轻量化YOLOv5网络模型在传统YOLOv5网络模型的基础上引入MobileNet模块和Ghost Bottleneck模块,并采用SIOU作为轻量化YOLOv5网络模型的损失函数,所述MobileNet模块替换传统YOLOv5网络模型中的骨干网络中的所有模块,所述Ghost Bottleneck模块替换传统YOLOv5网络模型中的颈部网络中的CSP模块,同时,采用GhostConv模块替换传统YOLOv5网络模型中颈部网络中的Conv模块;
S3:利用S1中的训练集和验证集对所述轻量化YOLOv5网络模型进行训练,得到训练好的轻量化YOLOv5网络模型;
S4:将待测试的SAR船舶图像输入到训练好的轻量化YOLOv5网络模型中,识别船舶目标。
2.根据权利要求1所述的基于轻量化YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法,其特征在于:S1中,训练集和验证集按照7:3的比例随机划分。
3.根据权利要求1所述的基于轻量化YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法,其特征在于:S1还包括如下步骤:使用图片标注工具LabelImg为选择的每个训练样本标注标签,并将标注锚框的位置信息和类别信息保存为文本文件。
4.根据权利要求1所述的基于轻量化YOLOv5网络模型的SAR船舶图像目标识别方法,其特征在于:S2中,SIOU损失的计算公式如下:
式中,IoU表示IoU损失,Δ表示距离损失,Ω表示形状损失;
其中,距离损失的计算公式如下:
式中,(c'w,c'h)为真实框和预测框最小外接矩形的宽和高,/>为真实框的中心坐标,/>为预测框的中心坐标,Λ表示角度损失,计算公式如下:
式中,ch为真实框和预测框中心点的高度差,σ为真实框和预测框中心点的距离;
形状损失的计算公式如下:
式中,(w,h)和(wgt,hgt)分别为预测框和真实框的宽和高,θ表示对形状损失的关注程度,θ的取值范围为[2,6];
IoU损失的计算公式如下:
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