摘? 要：為掌握水下海珍品分布情況，本文結(jié)合YOLOv5s算法和注意力機(jī)制，得到一種新的輕量化目標(biāo)檢測模型——SE-YOLO模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相較于原YOLOv5s模型，該模型的準(zhǔn)確率提升了1.1%、召回率提升了0.7%，并且在設(shè)計(jì)對比實(shí)驗(yàn)的過程中，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)算法并不具備提升目標(biāo)檢測準(zhǔn)確度的可能。由此可見，本文提出的改進(jìn)模型符合輕量化模型標(biāo)準(zhǔn)并兼具檢測準(zhǔn)確度高的優(yōu)點(diǎn)，能夠很好地完成對水下海珍品資源評估的任務(wù)。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí);海珍品檢測;YOLOv5

中圖分類號：TP391.4? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2021）18-0080-06

Abstract： In order to master the distribution of underwater treasures， a new lightweight target detection model， SE-YOLO model， is obtained by combining YOLOv5s algorithm and attention mechanism. The experimental results show that compared with the original YOLOv5s model， the accuracy of the model is increased by 1.1% and the recall rate is increased by 0.7%. And in the process of designing the comparison experiment， it is found that the traditional image enhancement algorithm does not have the possibility to improve the accuracy of the target detection. It can be seen that the improved model proposed in this paper conforms to the lightweight model standard and has the advantages of high detection accuracy， and can well complete the task of evaluating underwater treasure resources.

Keywords： deep learning; sea treasure detection; YOLOv5

0? 引? 言

海珍品具有很高的營養(yǎng)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值，有效獲取海珍品具有重要意義。在獲取海珍品的過程中，需要掌握海珍品的分布范圍以及對海珍品進(jìn)行資源評估。這些任務(wù)需要耗費(fèi)大量的人力和物力。近些年來，深度學(xué)習(xí)[1，2]發(fā)展迅速，誕生了基于CNN（Convolutional Neural Networks）的目標(biāo)檢測算法[3-7]。目標(biāo)檢測算法能夠定位圖像中的目標(biāo)，并且能夠做到將目標(biāo)分類。為此，目標(biāo)檢測算法在漁業(yè)與農(nóng)業(yè)方面擁有廣泛的發(fā)展前景[8-14]。使用目標(biāo)檢測算法對海珍品進(jìn)行檢測，能夠有效地減少人力成本和時(shí)間成本。袁利毫等[15]使用YOLOv3算法對水下機(jī)器人采集的圖片進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對水下小目標(biāo)的識別與檢測。趙德安等[16]通過在投餌船上安裝攝像頭，使用YOLOv3對水下河蟹進(jìn)行識別與檢測。Cai Kewei[17]等使用YOLOv3算法實(shí)現(xiàn)對紅鰭東方鲀的精確識別與計(jì)數(shù)。然而，為了準(zhǔn)確地掌握水下海珍品的分布情況以及對海珍品進(jìn)行資源評估，需要設(shè)計(jì)開發(fā)出檢測精度更高、檢測速度更快的目標(biāo)檢測模型。因此，本文在YOLOv5目標(biāo)檢測算法的基礎(chǔ)上，提出一種檢測精度更高的SE-YOLO網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為目標(biāo)檢測算法。相較于原模型，本模型加入了注意力機(jī)制來優(yōu)化其對目標(biāo)關(guān)鍵特征的提取能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的模型不僅保持模型輕量化并且精確度更高。

1? 海珍品檢測框架

1.1? YOLOv5網(wǎng)絡(luò)模型

YOLOv5目標(biāo)檢測算法是一種能夠直接預(yù)測目標(biāo)邊界框和類別的端到端網(wǎng)絡(luò)模型。該算法將圖片分成S×S的網(wǎng)格，首先判斷該網(wǎng)格內(nèi)是否包含物體框的中心點(diǎn)，再預(yù)測該物體類別的置信度和邊界框的坐標(biāo)，最后通過真實(shí)標(biāo)注框?qū)︻A(yù)測框進(jìn)行邊框回歸，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)物體的檢測。YOLOv5有四種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分別為YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，網(wǎng)絡(luò)大小依次增大，其模型大小可通過寬度參數(shù)和深度參數(shù)來控制。寬度參數(shù)用來控制網(wǎng)絡(luò)模型輸出層的通道數(shù)，深度參數(shù)用來控制網(wǎng)絡(luò)模型中卷積層的層數(shù)。

1.2? SE-YOLO網(wǎng)絡(luò)模型

為了進(jìn)一步提升目標(biāo)檢測模型的識別精度，本文提出SE-YOLO目標(biāo)檢測模型。SE-YOLO模型結(jié)合YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和SE（Squeeze-and-Excitation Networks）[18]注意力模塊，強(qiáng)化對檢測目標(biāo)有用特征的提取，以此來提升網(wǎng)絡(luò)檢測的精度，減少漏檢和錯(cuò)檢的概率。SE是通道注意力機(jī)制，它屬于空間注意力機(jī)制。在卷積網(wǎng)絡(luò)中每層都有卷積核，每一個(gè)卷積核對應(yīng)一個(gè)通道，通道包含目標(biāo)的一些特征。在SE注意力機(jī)制的作用下，主干網(wǎng)絡(luò)會根據(jù)全局信息為這些富有特征的通道分配權(quán)重，重點(diǎn)關(guān)注對檢測目標(biāo)有用的特征，抑制與檢測目標(biāo)無關(guān)的特征。此外，SE的優(yōu)點(diǎn)是其屬于輕量化模型，不需要增加過多的計(jì)算量，在保證模型運(yùn)算速度的同時(shí)提升模型的精度。如表1所示，加入SE注意力模塊后，僅僅增加了少量的參數(shù)。

SE-YOLO在YOLOv5s中加入了SE注意力機(jī)制，它是由Backbone、Neck和Head三部分組成的。Backbone是SE-YOLO的主干網(wǎng)絡(luò)，由Darknet53、CSPNet網(wǎng)絡(luò)和SE注意力模塊構(gòu)成，用來提取特征圖中的特征。Neck部分使用PANet[19]來生成特征金字塔。使用PANet不僅能夠融合多層特征，增強(qiáng)模型對不同尺度對象的檢測能力，還能在不受損失的情況下將淺層信息傳遞給深層，從而防止淺層的位置信息丟失過多。Head是模型的輸出端，能夠生成目標(biāo)的邊界框并預(yù)測類別。YOLOv5的檢測頭采取了多尺度輸出，分別通過32倍下采樣、16倍下采樣、8倍下采樣輸出13×13、26×26、52×52三個(gè)尺度的特征圖來檢測大、中、小的目標(biāo)。gzslib202204051155

在SE-YOLO中，主干網(wǎng)絡(luò)的作用是提取特征，SE的作用是分配特征，所以在SE-YOLO模型中，將SE模型加在backbone后面，使模型所提取到的特征信息在輸入到Head之前，不會因?yàn)榻?jīng)過多次卷積而丟失，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。其中U是特征圖，C是特征圖的通道，H和W是特征圖的高和寬。

1.3? 整體實(shí)驗(yàn)框架

本文的總體框架圖如圖2所示。SE-YOLO目標(biāo)檢測模型的輸入端采用Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法。Mosaic在對4張圖像進(jìn)行隨機(jī)翻轉(zhuǎn)、裁剪、排布后，再將它們拼接在一起，不僅使數(shù)據(jù)集更加豐富，還使模型在每次訓(xùn)練時(shí)都能夠?qū)W習(xí)到目標(biāo)的多樣性，提升模型學(xué)習(xí)特征的能力。在數(shù)據(jù)增強(qiáng)之后，將圖片輸入到SE-YOLO網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中進(jìn)行切片操作。切片操作即是在圖片中每隔一個(gè)像素取一個(gè)值，以此將圖片分成四份并將這四張圖片的通道拼接在一起，然后經(jīng)過卷積后得到二倍下采樣的特征圖，這樣大大減小了計(jì)算量使得模型更加輕量化。執(zhí)行完切片操作后，特征圖進(jìn)入SE-YOLO的主干網(wǎng)絡(luò)，主干網(wǎng)絡(luò)由若干卷積單元、跨層單元和SE注意力模塊構(gòu)成，主要用來提取特征圖的特征?？鐚訂卧褂昧薈SPNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將特征圖分成兩部分，一部分做卷積操作，另一部分與前一部分的卷積結(jié)果拼接并進(jìn)行特征融合。在跨層單元后加入SE注意力模塊。SE通過學(xué)習(xí)全局的特征信息，可為海珍品關(guān)鍵的特征信息分配更多的權(quán)重，避免在后續(xù)執(zhí)行卷積操作時(shí)，出現(xiàn)丟失關(guān)鍵特征信息進(jìn)而導(dǎo)致檢測精度下降的問題。SE-YOLO延續(xù)了YOLOv5目標(biāo)檢測的方式，針對不同大小的目標(biāo)，設(shè)置三個(gè)不同尺度的檢測頭對目標(biāo)進(jìn)行檢測。因此，在SE-YOLO三個(gè)輸出尺度前分別加入SE注意力模塊，保證特征圖在被輸入檢測頭之前，不會因?yàn)榫矸e操作而損失關(guān)鍵特征信息。在目標(biāo)檢測時(shí)，尤其要注意小目標(biāo)的檢測，小目標(biāo)在特征圖的卷積操作過程中更容易丟失目標(biāo)信息。所以加入SE注意力模塊不僅能提升模型的精度，還能優(yōu)化模型對小目標(biāo)檢測的性能。特征圖經(jīng)過主干網(wǎng)絡(luò)提取特征后，SE-YOLO網(wǎng)絡(luò)模型采取上采樣和拼接的方式，將不同尺度的特征進(jìn)行特征融合。在卷積網(wǎng)絡(luò)中，特征圖經(jīng)過的卷積層數(shù)越多，包含的目標(biāo)語義信息越多，但位置信息越少，因?yàn)橄袼攸c(diǎn)會隨著卷積次數(shù)的增加而減少。相反，淺層的特征圖像素點(diǎn)越多，其所包含的位置信息越多，語義信息越少。因此要使用多尺度的特征融合，使特征圖既包含語義信息又包含豐富的位置信息。特征圖經(jīng)過三個(gè)尺度的特征融合后分別輸入到52×52×225、32×32×225、16×16×225三個(gè)尺度的檢測頭中，分別對小目標(biāo)、中目標(biāo)、大目標(biāo)做獨(dú)立檢測，最后得到三個(gè)尺度的輸出結(jié)果。每個(gè)尺度的輸出都攜帶了通道數(shù)、邊框坐標(biāo)、類別置信度以及目標(biāo)類別數(shù)的信息。

2? 實(shí)驗(yàn)方法與比較

2.1? 數(shù)據(jù)集

目標(biāo)檢測模型需要大量的圖像來進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)目標(biāo)的特征。本文使用的數(shù)據(jù)集來自鵬城實(shí)驗(yàn)主辦的全國水下機(jī)器人大賽——水下目標(biāo)檢測算法賽的官方數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集涵蓋了潛水員在水下用攝像機(jī)拍攝得到的數(shù)據(jù)（包含海參、海膽、扇貝以及海星四種目標(biāo)的數(shù)據(jù)）。數(shù)據(jù)集的圖像存儲格式為JPG格式，圖像高度為405像素、寬度為720像素。圖片的標(biāo)注信息儲存在txt文件中，保存的內(nèi)容包括目標(biāo)的種類、檢測框的X、Y軸中心坐標(biāo)以及寬度和高度。數(shù)據(jù)集標(biāo)注樣例如圖3所示。

2.2? 模型訓(xùn)練

在本實(shí)驗(yàn)中，使用至強(qiáng)CPU、TiTanGPU以及兩根16 GB內(nèi)存條作為硬件設(shè)備，采用Windows10（64位）操作系統(tǒng)和Pytorch框架作為實(shí)驗(yàn)的運(yùn)行環(huán)境。首先使用官方的YOLOv5s權(quán)重作為預(yù)訓(xùn)練模型來進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，加快模型訓(xùn)練速度。訓(xùn)練過程中的訓(xùn)練集樣本為6 737張圖像，驗(yàn)證集樣本為2 020張圖像，在每輪的訓(xùn)練中進(jìn)行分批次訓(xùn)練，每一批次訓(xùn)練16張圖片，共訓(xùn)練200輪。為避免模型過早地發(fā)生過擬合現(xiàn)象，使用權(quán)重衰減以及對學(xué)習(xí)率熱身的方法。學(xué)習(xí)率熱身即首先讓模型在開始訓(xùn)練時(shí)以很小的學(xué)習(xí)率來學(xué)習(xí)，熟悉模型后使用初始設(shè)置的學(xué)習(xí)率進(jìn)行學(xué)習(xí)，經(jīng)過多次訓(xùn)練后，學(xué)習(xí)率會慢慢減小，學(xué)習(xí)率變化呈現(xiàn)先上升到平穩(wěn)再到下降的趨勢。權(quán)值衰減速率設(shè)置為0.000 5，初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01。

2.3? 圖像增強(qiáng)算法對比實(shí)驗(yàn)

海珍品大多生長在水下，與生長在陸地環(huán)境中不同，當(dāng)光線射入水中時(shí)，光的紅波波長最長、穿透能力最弱，會發(fā)生衰減，而藍(lán)波和綠波波長較短、穿透能力更強(qiáng)，不會發(fā)生衰減，所以會導(dǎo)致水下圖像呈現(xiàn)藍(lán)綠色的情況。圖像增強(qiáng)算法通過提升圖像對比度、恢復(fù)或增強(qiáng)圖像色彩等手段來提升圖像的質(zhì)量，以此來解決水下圖像因光線在水中的衰減而產(chǎn)生的色偏現(xiàn)象。目前傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法有很多，如基于Retinex[20]原理的MSRCR算法、ICM[21]算法、RGHS[22]算法，其圖像增強(qiáng)效果如圖4所示。圖4（a）、（b）、（c）、（d）分別為原圖、MSRCR增強(qiáng)效果圖、RGHS增強(qiáng)效果圖、ICM增強(qiáng)效果圖。僅憑肉眼是無法判斷增強(qiáng)效果好壞的，還需要進(jìn)行定量分析。本文使用PSNR和UIQM兩種評價(jià)指標(biāo)來評判圖像增強(qiáng)算法的性能優(yōu)劣。PSNR是一種圖像的峰值信噪比，用以評價(jià)圖像的客觀標(biāo)準(zhǔn)，UIQM是一種水下圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)。兩種指標(biāo)的值越高說明圖像的質(zhì)量越高，上述圖像增強(qiáng)算法評價(jià)指標(biāo)的值如表2所示。結(jié)合圖和表可知，MSRCR圖像增強(qiáng)算法各個(gè)指標(biāo)的值均為最高，因此MSRCR圖像增強(qiáng)算法的效果最好。

2.4? 目標(biāo)檢測模型對比實(shí)驗(yàn)

通過上述圖像增強(qiáng)效果比較可知，MSRCR算法的效果最優(yōu)。為驗(yàn)證圖像增強(qiáng)算法對目標(biāo)檢測精度的影響，并且驗(yàn)證本文提出的SE-YOLO目標(biāo)檢測模型性能的強(qiáng)弱，本文共設(shè)計(jì)三種模型來做對比實(shí)驗(yàn)。將原版YOLOv5s目標(biāo)檢測模型作為模型I，將結(jié)合了MSRCR圖像增強(qiáng)算法的YOLOv5s目標(biāo)檢測模型作為模型Ⅱ，將本文提出的SE-YOLO目標(biāo)檢測模型作為模型Ⅲ。gzslib202204051155

3? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文采用的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是平均精度均值（Mean Average Precision）、準(zhǔn)確率（Precision）和召回率（Recall）三個(gè)指標(biāo)來評價(jià)模型。準(zhǔn)確率P和召回率R的公式分別為式（1）和式（12）：

其中，TP為模型正確檢測出的正樣本的個(gè)數(shù);FP為模型錯(cuò)誤檢測出的正樣本的個(gè)數(shù);FN表示模型預(yù)測為負(fù)樣本，但真實(shí)值為正樣本的個(gè)數(shù);AP是通過P和R的點(diǎn)組合后，所畫出曲線的下面積，公式為：

平均精度均值是對所有類別的檢測精度取均值，它能夠更為直觀地衡量目標(biāo)檢測效果的好壞，其值越高說明模型性能越強(qiáng)，簡稱mAP，公式為：

三組模型分別經(jīng)過200輪的訓(xùn)練之后，得到mAP0.5、mAP0.95、Precision和Recall四個(gè)評價(jià)指標(biāo)，最終評價(jià)參數(shù)如表3所示。

由圖5可知，模型在經(jīng)過100輪的訓(xùn)練后，mAP趨于平穩(wěn)，不再有較大的提升，將100輪訓(xùn)練之后的結(jié)果圖放大，得到圖6。從圖6中可以直觀地看出，加入了SE注意力模塊的模型Ⅲ的性能優(yōu)于使用圖像增強(qiáng)算法的模型Ⅱ和使用原版YOLOv5s的模型I。如表3所示，在mAP@0.5方面，模型I、模型Ⅱ、模型Ⅲ的值分別為83.7%、82.4%、84.3%，模型Ⅲ的mAP值最高。在準(zhǔn)確率方面，模型I、模型Ⅱ、模型Ⅲ的值分別為86.0%、86.1%、87.1%，模型Ⅲ分別比模型I和模型Ⅱ提升了1.1和1.0個(gè)百分點(diǎn)。在召回率方面，模型I、模型Ⅱ、模型Ⅲ的值分別為77.1%、76.5%、77.8%，模型Ⅲ分別比模型I和模型Ⅱ提升了0.7和1.3個(gè)百分點(diǎn)。由此可見，加入SE注意力機(jī)制能夠提高目標(biāo)檢測模型的性能。

通過上述實(shí)驗(yàn)分析可以看出，使用了圖像增強(qiáng)算法的模型Ⅱ并沒有取得良好的效果，甚至導(dǎo)致mAP下降，證明傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法對于目標(biāo)檢測算法并不奏效。但是加入了SE注意力模塊的模型Ⅲ在各項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)中均得到了提升。如圖7所示，使用訓(xùn)練好的權(quán)重模型對水下圖片進(jìn)行檢測，模型Ⅲ能夠檢測出模型I和模型Ⅱ漏檢的目標(biāo)。這說明添加注意力機(jī)制能夠提升目標(biāo)檢測算法的精度，對目標(biāo)檢測算法的性能有較大的提升，并且在幾乎不改變模型大小和增加計(jì)算量的條件下，在使模型保持輕量化的同時(shí)，提升目標(biāo)檢測模型的性能，能夠有效地對水下海珍品資源進(jìn)行評估。

4? 結(jié)? 論

為解決水下海珍品檢測的問題，本文提出了改進(jìn)的YOLOv5目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)框架。首先在輸入階段使用Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)來豐富數(shù)據(jù)集，提升模型的泛化能力，避免過擬合現(xiàn)象。然后在原YOLOv5結(jié)構(gòu)中添加SE注意力機(jī)制，用以提升目標(biāo)檢測模型的精度，而在取得性能提升的同時(shí)，增加的計(jì)算代價(jià)幾乎可以忽略不計(jì)。最后通過設(shè)置三組模型來做對比實(shí)驗(yàn)，不僅證明了改進(jìn)的SE-YOLO模型優(yōu)于YOLOv5s模型，還證明了傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法并不能提升目標(biāo)檢測模型的精度。綜上所述，本文提出的SE-YOLO目標(biāo)檢測模型能夠有效地檢測水下海珍品，可有效降低人力成本和時(shí)間成本。

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