我所李丹勇老师参与完成的论文《基于轻量化EfficientNet的小目标裂缝检测算法》于2023-04在《北京交通大学学报》正式发表。论文摘要如下：
摘要：现有目标检测算法在小目标检测中存在可利用特征少、有效特征提取困难、易受环境干扰等问题。基于此，提出一种高效的主干特征提取网络EfficientNet来进行目标检测，在检测模型中融合注意力机制，以增强对小目标的识别能力。将提出的模型应用到细微裂缝检测中，从增强小目标识别、减少模型参数、提高网络检测速度三方面进行改进，研究结果表明：当输入图像为416×416分辨率时，本文模型的F1值相比于主流检测模型至少有3%的提升，模型的参数量与主流检测器相比减少了80%~85%，检测速率可达到每秒帧数(FPS)102帧/s。
引用信息：邢仁琦, 杨怀志, 薄一军, 尤嘉, 张淳杰, 李丹勇. 基于轻量化EfficientNet的小目标裂缝检测算法[J]. 北京交通大学学报, 2023, 47(2): 114-121. DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291.20220100
论文链接：https://jdxb.bjtu.edu.cn/CN/10.11860/j.issn.1673-0291.20220100