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目录
摘要I
AbstractIII
第一章绪论1
1.1研究背景与意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1基于锚的检测算法2
1.2.2无锚检测算法4
1.3本文研究内容5
1.4本文组织结构6
第二章基于深度学习的目标检测理论基础8
2.1卷积神经网络基础8
2.1.1卷积层8
2.1.2池化层9
2.1.3全连接层10
2.1.4激活函数10
2.1.5经典卷积神经网络模型13
2.2注意力机制16
2.2.1通道注意力16
2.2.2空间注意力17
2.2.3混合注意力18
2.3倒置残差模块20
2.4本章小结21
第三章基于倒置残差模块与注意力机制的无锚检测算法22
3.1算法描述23
3.1.1注意力机制模块24
3.1.2特征增强模块26
3.1.3轻量级检测头26
3.1.4损失函数27
3.2实验与结果分析29
3.2.1数据集29
3.2.2实验设置30
3.2.3算法性能评价指标30
3.2.4消融实验31
3.2.5对比实验32
3.3本章小结34
第四章基于YOLOv5的目标检测算法35
4.1算法描述36
4.1.1注意力机制模块37
4.1.2倒置残差模块37
4.1.3改进的检测头38
4.1.4损失函数40
4.2实验与结果分析41
4.2.1数据集和评价指标41
4.2.2消融实验42
4.2.3对比实验43
4.3本章小结46
第五章总结与展望48
5.1论文总结48
5.2未来展望48
参考文献50
致谢57
攻读学位期间发表的学术论著59
山东师范大学硕士学位论文
摘要
利用计算机技术完成目标检测，一直是图像领域的热点问题。基于深度学习方法的
网络模型可以提取更丰富的特征，映射复杂的非线性关系。目前，在处理复杂场景时，
现有的目标检测算法往往难以有效地在检测精度、处理速度和模型复杂度三者之间实现
平衡。鉴于此，本研究旨在通过提出两种新型目标检测算法，来优化这三方面的权衡。
这些算法采用了简化的架构，并融合了倒置残差结构和注意力机制的理念，旨在增强模
型的特征提取效率并降低其复杂度。以下是本文的核心研究内容：
(1).针对无锚检测算法在精度方面的不足及有锚检测算法在速度上的局限，本研究提
出了一个新型的无锚检测算法，命名为CFINet，该算法结合了倒置残差结构与注意力机
制。CFINet主要由注意力机制模块、特征增强模块，以及倒置残差模块构成。首先，通
过引入注意力机制模块减轻因降低通道数而引起的特征信息损失，使模型能够专注于图
像中的关键目标，并融合目标层的上下文信息。接着，本文在特征金字塔的自上而下传
(FeatureEnhancementModuleFEM)
递过程中融入了特征增强模块，，以实现更深层次的特
征抽取和层间信息的有效交流，从而提升检测准确性。最
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