本网讯（通讯员：涂凌）近日，我校2021级安徽建筑大学联合培养研究生王超在国际知名期刊《Applied Sciences》【IF=2.838，JCR2区。入选《高质量科技期刊》与《世界期刊影响力指数（WJCI）报告（2020科技版）》，在“工程综合”学科的159个期刊中位列第2名】在线发表了题为“DP-YOLO: Effective Improvement Based on YOLO Detector”的研究论文，通讯作者为我校王琦进教授。论文链接：https://doi.org/10.3390/app132111676。
本研究针对实时目标检测算法YOLOv5进行研究，从标签分配和骨干网络两个维度创新改进，分别提出PSA与DYB方法以改善检测效果。其中PSA结合感受野特点，能提供数量更多、质量更好的正样本给模型更好的学习目标；而DYB则提出更高效地结合可变卷积的骨干网络，以提高检测模型的特征提取能力。实验证实改进的检测算法DP-YOLO在保证推理速度的同时，在检测能力上具有显著优势。
该成果得到安徽省高校学科带头人学术资助项目（No. gxbjZD2020096）、安徽省质量工程项目（No. 2015jxtd044）部分资助和支持。
（审核：邱国新 编辑：涂凌）
