1.增加小目标检测头 在YOLOv5模型上通过P2层特征引出检测头结构如图,P2层检测头分辨率为160x160像素,相当于在主干网络只进行了2次下采样操作,含有目标更为丰富的底层特征信息。颈部网络中自上而下和自下而上得到的两个P2层特征与主干网络中的同尺度特征通过concat形式进行特征融合,输出的特征为3个输入特征的融合结果...
我所使用的是YOLOv5-5.0版本,数据集采用VisDrone数据集。 检测头改进 模型方面的修改:作者再模型上增加了一个更小的Anchor并添加了一些检测层。 yolov5l_modify.yaml 代码语言:javascript 复制 # parametersnc:10# numberofclassesdepth_multiple:1.0# model depth multiplewidth_multiple:1.0# layer channel multiple...
在YOLO v3中只是使用相邻两层的特征层进行融合,我发现很多边缘的钢筋没有得到很好的检测,我的其中一个猜测是特征融合得不够好,所以我将52×52的预测分支(三个预测分支中对应检测小物体的分支)进行了特征大融合,手动将其改成3个预测分支的融合,试验后发现效果有提升,但是整体不稳定,在后面就把代码改回来了,但是后...
针对YOLO探测器的恶劣天气条件,提出了一种可微分的图像处理(DIP)模块,并利用小型卷积神经网络(CNN-PP)对其参数进行预测。 IA-YOLO以端到端的方式学习CNN-PP和YOLOv3,这确保CNN-PP可以学习适当的DIP,以弱监督的方式增强图像进行检测。 本文提出的IA-YOLO方法可以在正常和恶劣天气条件下自适应处理图像。实验结果证明...
YOLOv5代码修改———针对微小目标检测 1.YOLOv5算法简介 YOLOv5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction四部分组成。其中: (1) Backbone:在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。 (2) Neck:一系列混合和组合图像特征的网络层,并将图像特征传递到预测层。 (3...
受遥感图像背景复杂、分辨率高、有效信息量少等因素影响,现有目标检测算法在检测小目标过程中存在错检、漏检等问题。提出基于YOLOv5的遥感小目标检测算法YOLOv5-RS。为有效减少图像中复杂背景和负样本的干扰,构建并行混合注意力模块,采用卷积替换全连接层和移除池化层的操作来优化注意力模块生成权重特征图的过程。为获取...
利用CBAM技术可以增强各个通道的相关性,本文将CBAM模块作为YOLOv5的特征提取网络,层次越深的CBAM模块得到的特征权重和类别的相关性越大。通过这种方法,基于CBAM浅层次的模块中能够有效地提高可共享的底层表示的质量,并且能够在所有深度上CBAM重新调整特征权重的优点可以不断累积,从而提高小目标检测的精度。
鱼群算法检测sknet目标改进 基于改进YOLOv5的鱼群小目标检测优化算法随着和机器学习的快速发展,目标检测在许多领域中得到了广泛应用。其中,鱼群小目标检测在海洋生态保护、水产养殖、海洋环境监测等领域具有重要意义。然而,由于鱼群小目标尺寸较小、形状变化多样、背景复杂等因素,使得鱼群小目标的检测成为一项具有挑战性的任务...
一种基于改进YOLOv5的小目标检测系统及方法.pdf,为解决复杂场景下小目标检测效果不佳和漏检问题,本申请提出一种基于改进YOLOv5的小目标检测方法,该方法以YOLOv5为基准模型,针对小目标特征进行增强设计,首先,设计了融合坐标注意力的特征提取模块,抑制无关信息的干扰,
改进YOLOv5的小目标检测算法-优化损失函数 IOU_Loss为预测框和真实框之间的交集与预测框和真实框之间的并集之比。此损失存在一定的问题:若预测框与真实框无交集,此时Io U=0,两个框之间的距离无法反映出来。换句话说,Io U_Loss无法优化两个框不相交的情况。