改进YOLOX火灾场景检测方法的研究

张剑飞; 柯赛

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改进YOLOX火灾场景检测方法的研究

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摘要

针对现有目标检测模型难以应用在复杂火灾场景的问题,论文提出了基于注意力机制改进的YOLOX火灾场景检测模型,实现对火焰、烟雾以及受灾人员的检测。首先,在CSPLayer层上添加轻量级注意力模块,提升模型整体的检测性能;其次,引入通道混合技术,提高各通道间的交流能力;最后,将主干网络最后一层换为轻量级Transformer模块,强化主干网络对全局信息的抓取能力。通过在自制火灾数据集上的实验表明,T-YOLOX的mAP比基准模型(YOLOX)提高了2.24%,与CenterNet、YOLOv3相比检测精度有较大提升,证明了该算法的有效性和优越性。

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来源
《计算机与数字工程》 |2022年第2期|318-322|共6页
作者
张剑飞; 柯赛;
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作者单位

黑龙江科技大学计算机与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
YOLOX; 火灾检测; TRANSFORMER; 目标检测;

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