通过运行上面这个命令,您将使用YOLOv5模型对目标检测任务进行训练,训练500个轮次,使用指定的配置文件、超参数文件、数据集配置文件和预训练权重。同时,使用4个工作进程来加速数据加载,并且每个训练批次包含16个样本。 评估步骤 评估步骤同训练步骤一样,执行1行语句即可,注意--weights需要变为自己想要测试的模型路径。 py...
设计了一种高效的小目标检测器(FFCA-YOLO)及其精简版L-FFCA-YOLO。与几种基准模型和最先进的(SOTA)方法相比,FFCA-YOLO在小目标检测任务中具有先进的性能,并具有未来实时应用的潜力。 提出了三个创新的和轻量级的即插即用模块:FEM、FFM和SCAM。这三个模块分别提高了局部区域感知、多尺度特征融合、全局关联跨通道和...
成功的目标检测方法主要基于以卷积神经网络(CNN)为主干网络,并结合两阶段(例如Fast/Faster R-CNN[4]、[5])或单阶段(例如SSD[6]和YOLO[7])框架。然而,由于目标尺寸的不确定性,单一特征尺度无法满足高精度识别性能的要求。为此,提出了基于网络内特征金字塔的方法(例如SSD[6]和FFP[8]),这些方法有效且高效地取得...
方法 (57)摘要 本发明公开基于YOLOv7的无人机航拍图像 小目标检测方法,具体为,步骤一、获取无人机航 拍图像数据集并转换为YOLO格式;步骤二、搭建 改进YOLOv7的无人机航拍图像小目标检测网络; 步骤三、以改进YOLOv7的无人机航拍图像小目标 检测网络作为目标检测模型,将VisDrone训练集 ...
专利摘要显示，本发明提供一种基于改进YOLOv8模型的小目标检测方法，属于图像识别技术领域，解决现有轻飘物检测中的局限性问题；方法包括：获取铁路沿线图像数据集并进行标注与预处理，得到训练集和验证集；构建基于小目标图像识别的检测模型，利用训练集进行迭代训练，得到目标检测模型；基于小目标图像识别的检测模型包括...
首先为了获得高分辨率的特征检测图将Lite-HRNet作为Yolo v5的主干网络,以增强对小目标及密集目标的检测。为提升暗光场景下的检测性能,将红外图像与可见光图像进行动态权值融合,充分发挥可见光图像与红外图像的互补优势。由于主干网络进行了充分的特征融合,为加快检测速度取消在检测层中的特征融合结构。其次为了加快收敛速度...
该方法将 YOLOv5s 的骨干网络更改为 ShuffleNet v2 轻量化网络,引入 CBAM(convolutional block attention module)注意力模块使模型关注苹果叶片小目标病害,添加改进 RFB-s(receptive field block-s)支路获取多尺度特征,提高苹果叶片病害检测精度,并更改边界框回归损失函数为 SIoU(scylla-intersection over union),增强...
基于小目标检测和改进YOLOv5的小麦计数检测方法,主要包括收集田间麦穗头不同角度下的图像;对收集的麦穗图像利用数据增强对图像数量进行扩充;对麦穗图像进行YOLOv5格式的标注并标注麦穗头的方位坐标,形成数据集;利用Mosaic‑8数据增强方式对图像进行预处理拼接,提高数据集的泛化能力;将原有主干网络增加4倍下采样,添加...
为了改善YOLO算法在航拍小目标检测中的性能,我们提出了YOLOv7改进方法。该方法主要包括以下几个方面的改进: 1.特征金字塔网络结构:在YOLOv7中,我们引入了特征金字塔网络结构,可以在不同尺度上检测目标对象。该网络结构由多个分辨率的特征图组成,每个特征图都与特定的目标尺度有关。通过使用特征金字塔网络,我们可以更好...
此外，构建的USOD数据集在低光照、阴影等复杂条件下，丰富了小目标检测的基准测试。实验结果证实，FFCA-YOLO在多种条件下的精确性优于现有方法，同时L-FFCA-YOLO在保持精度的同时显著降低了计算资源需求。FFCA-YOLO与L-FFCA-YOLO的核心架构基于YOLOv5，通过引入FEM、FFM与SCAM模块，分别增强局部感知、优化...