计算机应用

作者：李烨恒, 罗光圣, 苏前敏

单位：上海工程技术大学，电子电气工程学院，上海 201620

关键词：Logo检测,YOLOv5网络模型,CBAM,小目标检测,归一化Wasserstein距离

基金：科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109300)

针对Logo图像背景复杂、Logo目标尺寸多变的问题，提出了一种基于YOLOv5的改进检测算法。首先，结合CBAM（Channel Block Attention Module），分别在图像通道与空间方向进行压缩，提取图像的关键信息与重要区域；然后，使用可变空洞卷积（SAC）使网络在不同尺度下自适应地调整特征图中的感受野大小，以捕获不同尺度下的物体信息，改善网络对多尺度目标的检测效果；最后，将归一化Wasserstein距离（NWD）嵌入损失函数，将边界框建模成2D的高斯分布，计算对应的高斯分布之间的相似度，更好地度量目标之间的相似性，提高对小目标的检测性能与模型鲁棒性和稳定性。实验结果表明，在数据量较小的数据集FlickrLogos-32中，改进后算法的平均精度均值（mAP@0.5）达到90.6%，比原始YOLOv5算法提升了1个百分点；在数据量较大的数据集QMULOpenLogo中，改进后算法的mAP@0.5达到62.7%，比原始YOLOv5算法提升了2.3个百分点；在针对特定类型的Logo检测集LogoDet3K中，针对3类商标改进后算法比原始算法的mAP@0.5分别提升了1.2、1.4与1.4个百分点，说明它有更好的Logo图像小目标检测能力。

来源：2024年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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