基于YOLOv5s融合SENet的車輛目標檢測技術(shù)研究

趙璐璐，王學(xué)營，張 翼，張美月

基于YOLOv5s融合SENet的車輛目標檢測技術(shù)研究

趙璐璐1，王學(xué)營2，張 翼1，張美月1

(1. 長安大學(xué)信息工程學(xué)院，陜西 西安 710064；2. 內(nèi)蒙古自治區(qū)交通建設(shè)工程質(zhì)量監(jiān)測鑒定站，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010050)

針對交通監(jiān)控視頻的車輛目標檢測技術(shù)在早晚高峰等交通擁堵時段，車輛遮擋嚴重且誤、漏檢率較高的問題，提出一種基于YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)的改進車輛目標檢測模型。將注意力機制SE模塊分別引入YOLOv5s的Backbone主干網(wǎng)絡(luò)、Neck網(wǎng)絡(luò)層和Head輸出端，增強車輛重要特征并抑制一般特征以強化檢測網(wǎng)絡(luò)對車輛目標的辨識能力，并在公共數(shù)據(jù)集UA-DETRAC和自建數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練、測試。將查準率、查全率、均值平均精度作為評價指標，結(jié)果顯示3項指標相比于原始網(wǎng)絡(luò)均有明顯提升，適合作為注意力機制的引入位置。針對YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)中正、負樣本與難易樣本不平衡的問題，網(wǎng)絡(luò)結(jié)合焦點損失函數(shù)Focal loss，引入2個超參數(shù)控制不平衡樣本的權(quán)重。結(jié)合注意力機制SE模塊和焦點損失函數(shù)Focal loss的改進檢測網(wǎng)絡(luò)整體性能提升，均值平均精度提升了2.2個百分點，有效改善了車流量大時的誤檢、漏檢指標。

車輛檢測；交通監(jiān)控；注意力機制；焦點損失函數(shù)；YOLOv5模型

交通監(jiān)控視頻提供的數(shù)據(jù)對緩解城市交通擁堵、提高道路通行效率以及合理分配交通資源具有重要作用?；诮煌ūO(jiān)控視頻的車輛目標檢測是后續(xù)進行車輛跟蹤、道路車流量統(tǒng)計的基礎(chǔ)?；诮煌ūO(jiān)控視頻的車輛目標檢測，對檢測的實時性要求較高[1]，且易受復(fù)雜環(huán)境背景及天氣光線等干擾，尤其是城市交通擁堵路段，環(huán)境復(fù)雜、車流量，車輛互相遮擋嚴重，對車輛目標檢測提出了挑戰(zhàn)。

目標檢測技術(shù)是基于交通監(jiān)控視頻的車輛檢測核心技術(shù)。傳統(tǒng)目標檢測方法，輸入一張待檢測圖片，首先采用滑動窗口的方式對圖片進行候選框提取，接著提取每個候選框中的特征信息，最后利用分類器進行識別。典型的目標檢測算法有Haar+Adaboost[2]，Hog+SVM[3]和DPM[4]。傳統(tǒng)方法采用滑動窗口操作[5]易導(dǎo)致算法產(chǎn)生大量冗余的候選框，使得檢測速度慢、效率低、消耗資源多，而且傳統(tǒng)算法采用基于手工設(shè)計特征提取方法的魯棒性低、泛化效果差[6]。

LEE[7]提出的背景差分法利用當前圖像與背景之間的差距識別車輛，在背景情況復(fù)雜時，難以應(yīng)對車流量大的識別場景。TSAI和LAI[8]提出的幀間差分法，其需要選定合適的時間間隔，且容易出現(xiàn)漏檢、錯檢問題。

隨著機器學(xué)習(xí)和GPU并行計算技術(shù)的蓬勃發(fā)展，基于學(xué)習(xí)的特征提取技術(shù)方興未艾。目前基于深度學(xué)習(xí)的目標檢測主要包括：基于區(qū)域建議的Two-Stage檢測算法和基于回歸思想的One-Stage檢測算法[9]。兩階段算法需要先生成預(yù)選框，再進行細粒度的物體檢測，檢測精度高，但效率低，其代表算法有：R-CNN[10]，F(xiàn)ast R-CNN[11]和Faster R-CNN[12]。單階段算法不必生成預(yù)選框，直接在網(wǎng)絡(luò)中提取特征實現(xiàn)物體分類和位置的預(yù)測。相比兩階段算法，單階段算法檢測速度快，代表算法有RetinaNet[13]和YOLO[14-15]。其中，YOLO系列算法基于PyTorch框架，便于擴展到移動設(shè)備，屬于輕量級網(wǎng)絡(luò)。YOLOv5包括YOLOv5s，YOLOv5m，YOLOv5l和YOLOv5x 4種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，隨著網(wǎng)絡(luò)寬度和深度的增大，參數(shù)量依次增加。YOLOv5s是輕量級網(wǎng)絡(luò)的首選，便于部署到嵌入式設(shè)備。

YOLOv5系列經(jīng)COCO2017測試集測試，平均準確率達72%，在GPU Nvidia Tesla V100的設(shè)備上檢測速度為每張2 ms，處于目標檢測算法中領(lǐng)先水平。由于單階段檢測算法未生成候選框，所以檢測速度快，但精度相比兩階段算法偏低，該系列算法在檢測精度方面仍有改進的空間。

本文在YOLOv5s的基礎(chǔ)上進行改進，以改善在車輛遮擋或小目標情況下檢測準確率偏低的問題。首先在Backbone主干網(wǎng)絡(luò)、Neck網(wǎng)絡(luò)層以及輸出端分別加入注意力機制SE，測試得到注意力機制的最優(yōu)引入位置。其次，考慮到單階段結(jié)構(gòu)存在正負樣本和難易樣本不平衡的問題，引入Focal loss函數(shù)計算目標損失和分類損失，以優(yōu)化訓(xùn)練過程。在公開數(shù)據(jù)集UA-DETRAC進行模型訓(xùn)練和驗證，并且在自建數(shù)據(jù)集上測試算法的性能。

1 YOLOv5s模型及改進

YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)采用One-Stage結(jié)構(gòu)，由Input輸入端、Backbone主干網(wǎng)絡(luò)、Neck網(wǎng)絡(luò)層和Head輸出端4個部分組成，如圖1所示。Input輸入端具有Mosaic數(shù)據(jù)增強，自適應(yīng)錨框計算以及自適應(yīng)圖片縮放功能。Backbone主干網(wǎng)絡(luò)包括Focus結(jié)構(gòu)，CSP結(jié)構(gòu)[16]以及空間金字塔池化(spatial pyramid pooling，SPP)[17]結(jié)構(gòu)，通過深度卷積操作提取圖像中的不同層次特征。Neck網(wǎng)絡(luò)層由特征金字塔(feature pyramid networks，F(xiàn)PN)和路徑聚合網(wǎng)絡(luò)(path aggregation network，PAN)組成。Head作為最后的檢測，在大小不同的特征圖上預(yù)測不同尺寸的目標。

1.1 YOLOv5s融合注意力機制

YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)層次不斷加深，輸出端提取到的信息逐漸抽象，檢測監(jiān)控視頻中遠處小目標車輛更難以實現(xiàn)，本文在網(wǎng)絡(luò)中融入注意力機制的方法有效改善了這一問題。

1.1.1 SENet網(wǎng)絡(luò)

SENet[18]是典型的通道注意力網(wǎng)絡(luò)，曾獲得ImageNet2017分類比賽冠軍。在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并非所有提取的特征都是重要的。SE注意力機制的作用是增強重要特征、抑制一般特征，并對卷積得到的特征圖進行包含Sequeeze，Excitation和特征重標定3步操作[19]，如圖2所示。Sequeeze對卷積得到的××進行全局平均池化，得到1×1×大小的特征圖。Excitation使用一個全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對Sequeeze之后的結(jié)果做一個非線性變換。特征重標定使用Excitation得到的結(jié)果作為權(quán)重，與輸入特征相乘。SE模塊具有即插即用的便利特征，已經(jīng)在一些網(wǎng)絡(luò)中得到應(yīng)用，但其融合在網(wǎng)絡(luò)中的哪個部分效果更好，目前還沒有完整的理論說明。

圖1 YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖2 SENet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

1.1.2 3種融合方法

針對YOLOv5s，本文設(shè)計了3種不同位置的融合方法。將SE模塊分別融合Backbone，Neck和Head 3個模塊，未考慮Input的原因是因其只對圖像進行預(yù)處理，并沒有特征提取的作用。由此產(chǎn)生3個網(wǎng)絡(luò)模型，本文分別將其記為YOLOv5s_A，YOLOv5s_B和YOLOv5s_C。

將SE模塊融合在Backbone主干網(wǎng)絡(luò)形成YOLOv5s_A。Backbone的主要作用是通過一個比較深的卷積網(wǎng)絡(luò)提取圖像中的深度特征，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的加深，特征圖寬度越來越小，深度越來越深，可以使用SE模塊對不同位置的特征圖進行通道注意力重構(gòu)，BottleneckCSP結(jié)構(gòu)聚合不同層次特征，因此將SE放在BottleneckCSP之后，如圖3所示。

圖3 Backbone主干網(wǎng)絡(luò)融合SE模塊

將SE模塊融合Neck中形成YOLOv5s_B。Neck中的PAN和FPN結(jié)構(gòu)可以自上而下地傳遞語義信息，自下而上地傳遞定位信息，通過4個Concat操作將深層與淺層信息進行融合，因此將SE模塊放在Concat之后，對融合的特征圖進行通道注意力重構(gòu)，如圖4所示。

將SE模塊與網(wǎng)絡(luò)最后的Head融合，形成YOLOv5s_C。YOLOv5s通過3個尺度大小不同的特征圖預(yù)測目標，在小特征圖上預(yù)測大目標，大特征圖上預(yù)測小目標，考慮在預(yù)測之前，對每個特征圖進行注意力重構(gòu)，如圖5所示。

圖4 Neck層融合SE模塊

圖5 Head輸出端融合SE模塊

1.2 引入Focal loss函數(shù)

1.2.1 正負樣本不平衡問題

YOLOv5s的損失包含目標損失、分類損失和邊界框回歸損失。YOLOv5s使用BCE With Logits作為目標損失函數(shù)和分類損失函數(shù)，即

其中，為經(jīng)過Sigmoid激活函數(shù)輸出的概率；為真實的樣本標簽，取值為0或1。

圖像中包含車輛的部分為正樣本，其余部分為負樣本。對于正樣本，輸出概率越大則損失越小；對于負樣本，輸出概率越小損失越小。對于One-Stage目標檢測算法，正、負樣本不均衡的問題較為突出，在交通道路圖中背景的占比明顯大于車輛的占比，損失函數(shù)得出的損失值絕大部分是負樣本背景損失，并且大部分負樣本背景是簡單易分的，對于模型的收斂幾乎沒有作用。因此，本文引入焦點損失函數(shù)Focal loss，使用參數(shù)平衡正、負樣本對損失的影響，將樣本分為難分和易分樣本，降低易分樣本對總損失的權(quán)重。

1.2.2 Focal loss函數(shù)

對于正、負樣本權(quán)重的控制，需要降低大量負樣本對損失的影響，利用平衡因子

因子在樣本標簽不同時，提供不同的權(quán)重，例如BCE With Logits損失

通過改變的大小控制正、負樣本在損失的占比：在[0.50,1]區(qū)間，能夠增加正樣本損失的占比，降低負樣本損失的占比。在[0.25,0.75]范圍，能夠取得較好的AP值。LIN等[20]分別取值為0.25，0.50和0.75，因0.25不在[0.50,1]范圍內(nèi)容，將其舍棄并用后2個值進行實驗。

是為了控制正、負樣本對損失的貢獻，但不影響易分、難分樣本的損失，因此使用調(diào)制因子(1-)和控制難分樣本和易分樣本的權(quán)重，即

其中，取值范圍[0,5]，通過控制調(diào)制因子的大小，以控制難分、易分樣本損失權(quán)重的大小。當=0，式(4)是標準二分類交叉熵損失函數(shù)；當0<≤5，可以實現(xiàn)降低易分類樣本對損失的貢獻，使得模型更加專注于難分類樣本。

將平衡因子和調(diào)制因子(1-)和結(jié)合得到最終的Focal loss，即

其中，平衡因子可以平衡One-Stage檢測模型中正、負樣本不均衡的問題；調(diào)制因子(1-)和控制難易樣本差異對損失的影響。

2 機器學(xué)習(xí)實驗結(jié)果及分析

2.1 實驗準備

(1) 實驗平臺。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練平臺采用騰訊云服務(wù)器，規(guī)格為Tesla V100-NVLINK-32G GPU，40 G RAM。模型框架采用Python 3.8，PyTorch 1.9，CUDA 10.2。

(2) 數(shù)據(jù)集。UA-DETRAC[21]是美國奧爾巴尼大學(xué)車輛目標檢測和跟蹤的數(shù)據(jù)集，采集于北京和天津24個不同的地點，包括100個具有挑戰(zhàn)性的視頻，超過14萬幀視頻圖像和8 250輛人工標記的汽車目標，共計121萬標記過的目標檢測框。由于數(shù)據(jù)中包含夜晚、晴天、陰雨天等不同天氣場景，以及城市公路、道路交叉口等豐富的交通場景并且拍攝角度接近于監(jiān)控探頭。馬蕓婷和喬鵬[22-23]及本實驗均選用該數(shù)據(jù)集。為避免相鄰幀之間圖像變化過小，每10幀選取一幀的方式，得到14 000張視頻圖像。從中選取1萬幀車流量較大的圖像作為本文的實驗數(shù)據(jù)集。

(3) 數(shù)據(jù)標注。為驗證本文算法的泛化性能，模擬監(jiān)控視頻采集于西安市南二環(huán)文藝路天橋，采集場景包括傍晚、陰雨天以及光照較強的晴天總量1 500張，部分數(shù)據(jù)如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)實例((a) UA-DETRAC；(b)自建數(shù)據(jù))

自建數(shù)據(jù)集采用LabelImg標注工具進行人工標注，生成的Txt標簽格式如圖7所示。

圖7 Txt 數(shù)據(jù)標簽文件

標簽文件中每行為一個車輛信息，依次表示車輛類別，車輛中心坐標，，以及標注車輛矩形框的寬度和高度。車輛類別car，bus和van分別對應(yīng)數(shù)字0，1和2。坐標均被歸一化，將車輛中心坐標和寬度除以圖像寬度，車輛中心坐標和高度除以圖像高度。

本實驗采用查準率Precision、查全率Recall、均值平均精度mAP作為評價指標，即

其中，，和分別為正確檢測出的車輛數(shù)目，錯誤檢出的車輛數(shù)目以及未被正確檢出的車輛數(shù)目。為單類別平均精度；為各類別的平均值，用于對所有目標類別檢測的效果取平均值，可以代表檢測性能[24]。

2.2 SE模塊融合對比實驗

本文將UA-DETRAC數(shù)據(jù)按照9:1的比例隨機劃分為訓(xùn)練集和測試集，將自行采集并標注的圖像作為測試集。實驗均不采用預(yù)訓(xùn)練模型，訓(xùn)練過程使用相同的參數(shù)配置，輸入圖像大小為640×640，優(yōu)化器為SGD，初始學(xué)習(xí)率設(shè)為0.01，動量設(shè)為0.937，衰1減系數(shù)為0.000 5。測試集上的實驗結(jié)果見表1。

表1 融合SE的結(jié)果對比

并非所有融合SE的網(wǎng)絡(luò)均能提升檢測效果。YOLOv5s_A相較于原始YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)查準率Precision和均值平均精度mAP有所提高，但召回率Recall卻有明顯下降，圖像中車輛被檢測到的情況較差。YOLOv5s_B對于原始網(wǎng)絡(luò)在3個評價指標上均有提升，均值平均精度mAP也是4個網(wǎng)絡(luò)中最高的，達到0.970。YOLOv5s_C在3個評價指標中全面落后原始網(wǎng)絡(luò)。

分析表1可知，注意力機制并不是在網(wǎng)絡(luò)中的任何位置均有作用，在Backbone中，網(wǎng)絡(luò)提取的特征還不夠充分，因此只有Precision和mAP兩項指標提高；在Neck中，網(wǎng)絡(luò)對深層和淺層的特征圖進行融合，在此基礎(chǔ)上對特征圖進行注意力融合，對不同的通道特征的重要性重新標定，因此取得了最好地檢測結(jié)果；Head中是在不同特征圖預(yù)測目標之前進行SE融合，但此處的特征圖已損失了很多低層的語義信息，SE模塊難以從這種高度融合的特征圖中區(qū)分出重要的特征通道，因此所有的指標均有下降，是4個網(wǎng)絡(luò)中效果最差的一個?；谝陨戏治霰疚膶OLOv5s_B作為車輛檢測的基礎(chǔ)模型。

2.3 Focal loss實驗

由式(5)可以看出，F(xiàn)ocal loss主要通過2個超參數(shù)和控制正、負樣本和難、易樣本對損失的貢獻，為了更好地融合Focal loss函數(shù)與YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)車輛檢測任務(wù)的需求，確定一組最優(yōu)的和值成為進一步研究的內(nèi)容。

實驗中網(wǎng)絡(luò)使用未融合SE模塊的YOLOv5s，損失函數(shù)采用Focal loss函數(shù)，其他各種參數(shù)均與2.2節(jié)對比實驗保持一致。選擇幾組不同的與進行對比實驗，即取0.50和0.75，取值[1,5]范圍的整數(shù)，遵循控制變量法的原則，各參照組僅有和的取值不同，測試結(jié)果見表2。

表2 不同參數(shù)組合的結(jié)果對比

從表2可知，并非所有超參數(shù)和的組合能對結(jié)果產(chǎn)生好的影響。在實驗中，當=0.50，=3時，網(wǎng)絡(luò)在測試集上取得了最好的檢測結(jié)果，3項評價指標均高于其他組合，并且高于原始YOLOv5s的結(jié)果，證明了改進損失函數(shù)的有效性。

2.4 綜合實驗結(jié)果可視化

對原始YOLOv5s同時進行SE模塊融合和Focal loss損失函數(shù)改進，在UA-DETRAC訓(xùn)練集上進行訓(xùn)練并在本文自建測試集上進行測試。實驗結(jié)果見表3。可以看出，同時引進SE和Focal loss之后，網(wǎng)絡(luò)的檢測結(jié)果有了進一步提升，mAP達到最高0.974，相較原始YOLOv5s提升了2.2個百分點。

表3 原始網(wǎng)絡(luò)和改進后網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果對比

圖8為自建數(shù)據(jù)集對部分晴朗白天、陰雨天和夜晚檢測結(jié)果的可視化?？梢钥吹?，原始網(wǎng)絡(luò)對一些路段的目標和密集車輛出現(xiàn)了漏、誤檢現(xiàn)象，而本文改進網(wǎng)絡(luò)檢測出了這些目標。白天組中標記1處，車輛密集，原始網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)了漏檢現(xiàn)象，將多輛車識別為一輛；在標記2處，將一個車輛目標識別為了2輛。本文改進的網(wǎng)絡(luò)模型解決了這樣的問題，沒有出現(xiàn)漏、誤檢。陰雨天和夜晚監(jiān)控圖像受天氣和光線影響，增加了檢測的難度，原始網(wǎng)絡(luò)和改進網(wǎng)絡(luò)檢測性能均受到影響。但圖中對比顯示，改進網(wǎng)絡(luò)對遠處以及遮擋車輛的誤、漏檢率總體更低，具有明顯優(yōu)勢。

圖8 原始網(wǎng)絡(luò)和改進網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果對比((a)原始網(wǎng)絡(luò)；(b)改進網(wǎng)絡(luò))

3 結(jié)束語

本文使用改進的YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)檢測交通監(jiān)控中的車輛目標。針對檢測中出現(xiàn)的誤、漏檢問題，提出將注意力模塊SE引入YOLOv5s，為判斷SE位置不同對檢測結(jié)果造成的影響，在網(wǎng)絡(luò)的3個不同位置Backbone，Neck和Head分別引入并進行對比實驗；使用焦點損失Focal loss替代原始的損失函數(shù)，改善網(wǎng)絡(luò)的正、負樣本和難、易樣本不平衡的問題，設(shè)置不同的參數(shù)并根據(jù)實驗結(jié)果選擇最合適的組合。分別在UA-DETRAC和自建數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練、測試。實驗結(jié)果表明，本文改進方法相比原始YOLOv5s在評價指標mAP上提高2.2%，根據(jù)可視化結(jié)果，本文方法可以有效降低漏、誤檢率。目前監(jiān)控探頭往往是算力較低的邊緣設(shè)備，因此，在低算力設(shè)備上部署車輛檢測模型并達到實時檢測的要求是下一步的研究重點。

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Vehicle target detection based on YOLOv5s fusion SENet

ZHAO Lu-lu1, WANG Xue-ying2, ZHANG Yi1, ZHANG Mei-yue1

(1. School of Information Engineering, Chang’an University, Xi’an Shaanxi 710064, China; 2. Inner Mongolia Autonomous Region Traffic Construction Engineering Quality Monitoring and Appraisal Station, Hohhot Inner Mongolia Autonomous Region 010050, China)

To address the problem that the vehicle target detection technology of traffic monitoring videos has high rates of false detection and missed detection due to serious vehicle occlusion in traffic congestion periods such as morning and evening peaks, an improved vehicle target detection model based on YOLOv5s network was proposed. The attention mechanism SE module was introduced into the Backbone network, Neck network layer, and Head output of YOLOv5s, respectively, thus enhancing the important features of the vehicle and suppressing the general features. In doing so, the recognition capability of the detection network for the vehicle target was strengthened, and training and tests were performed on the public data set UA-DETRAC and self-built data set. The results show that the three indicators were significantly enhanced compared with the original network, which was suitable for the introduction of the attention mechanism. The evaluation rate, the value, and mean average accuracy were evaluated, and the results showed that compared with the original network, the three indicators were significantly improved, suitable for the introduction of attention mechanisms. To address the imbalance between positive and negative samples and that between difficult and easy samples in YOLOv5s network, the network combined the focus loss function Focal loss and introduced two super-parameters to control the weight of unbalanced samples. Combined with the improvement of attention mechanism SE module and focus loss function, the overall performance of the detection network was improved, and the average accuracy was improved by 2.2 percentage points, which effectively improves the index of false detection and missed detection in the case of large traffic flow.

vehicle detection; traffic monitoring; attention mechanism; focus loss function; YOLOv5 model

TP 391

10.11996/JG.j.2095-302X.2022050776

A

2095-302X(2022)05-0776-07

2022-03-08；

2022-05-09

8 March，2022；

9 May，2022

2020年度陜西省交通運輸廳科研項目(20-24K，20-25X)；內(nèi)蒙古自治區(qū)交通運輸發(fā)展研究中心開放基金項目(2019KFJJ-003)

Scientific Research Project of Shaanxi Provincial Department of Transportation in 2020 (20-24K, 20-25X); Open Fund of Inner Mongolia Autonomous Region Transportation Development Research Center (2019KFJJ-003)

趙璐璐(1998-)，女，碩士研究生。主要研究方向為基于深度學(xué)習(xí)的目標檢測。E-mail：2689797652@qq.com

ZHAO Lu-lu (1998-), master student. Her main research interest covers object detection based on deep learning. E-mail：2689797652@qq.com

王學(xué)營(1991-)，男，博士研究生。主要研究領(lǐng)域為瀝青路面新材料及檢測。E-mail：2020124099@chd.edu.cn

WANG Xue-ying (1991-), Ph.D candidate. His main research interests cover new asphalt pavement mate rials and testing. E-mail：2020124099@chd.edu.cn