14、改进的目标检测与图像去模糊算法研究

改进的目标检测与图像去模糊算法研究

在当今的科技领域，目标检测和图像去模糊是计算机视觉中的重要任务。目标检测在电力操作安全穿戴设备检测等场景中有着关键应用，而图像去模糊则对于处理模糊图像、提高图像质量至关重要。本文将介绍改进的YOLOv5s算法在目标检测中的应用，以及融合Transformer的生成对抗网络XT - GAN在图像去模糊中的应用。

改进的YOLOv5s算法在目标检测中的应用

数据准备

在进行目标检测任务时，收集了包含绝缘手套和绝缘服装操作的图像数据。其中，训练集有1800张图像，验证集有250张图像，测试集有150张图像。使用Labelimg工具对图像进行标注，标签分为“worker（工人）”、“shoes（鞋子）”、“glove（手套）”、“helmet（头盔）”、“person（人）”5种类型。从数据分布来看，检测图像中的绝缘手套和绝缘靴大多属于小目标，从标签分布可知约有4400个绝缘手套和2100个绝缘靴，小目标检测类别数量占比较大。

训练网络

在网络训练前，需要对模型的超参数进行配置：
- 初始学习率 lr0 = 0.01
- 最终学习率 lr0 × Irf = 0.001
- 权重衰减系数 weight decay = 0.0005
- 学习率动量 momentum = 0.937
- 预热初始化动量为0.8，偏置学习率为0.1

权重衰减系数的作用是在损失函数后添加正则化项，以减少模型过拟合问题；学习率动量主要用于在训练网