1.研究目的:提出一种适合密集人群检测的改进YOLOv5算法,解决传统YOLOv5在复杂背景、多目标干扰等场景下的检测不足。 2.算法改进: 轻量化网络架构:通过网络剪裁和参数调整,减少模型复杂度,同时保持较高的检测精度。 多尺度分辨率检测:结合多尺度特征提取,提升对人体小部件的检测能力。 多目标检测优化:结合YOLOv5的基...
本文提出了一种基于改进YOLOv5的密集人群检测算法,旨在解决传统YOLO系列在密集人群检测中的性能瓶颈。研究从网络架构、损失函数及优化方法等多个方面对YOLOv5进行改进,提出了一种更轻量化、高效率的目标检测模型,并专门针对密集人群场景优化了检测策略。 本文主要包含以下内容: 研究目的:提出一种适合密集人群检测的改进Y...
YOLOv5算法是一种基于深度学习的目标检测算法,其主要思想是通过将图像分割为不同大小的网格单元,然后为每个单元预测出该单元中是否存在目标以及目标的位置和类别。YOLOv5相比于YOLOv4具有更高的检测速度和更好的检测精度。 3. 改进的YOLOv5算法 针对雾霾天气下的行人车辆检测问题,本文提出了一种改进的YOLOv5算法。主...
对密集行人检测方法展开研究,涉及到网络改进,损失函数优化以及后处理算法设计三个方面.主要研究工作如下:针对密集场景下行人尺度差异大,导致小尺度行人漏检率高的问题,本文提出一种密集多尺度行人检测方法DP-YOLOv5.为了提高骨干网络在提取不同尺度行人特征方面的能力,并增强其对于小尺度行人的关注度,首先基于重参数...
文章提出一种基于 YOLOv5改进的检测算法,以解决密集动态目标检测精度低及易漏检的问题。该方法首先在YOLOv5的主干网络中使用QARepNeXt结构提高深度学习模型训练速度,其次引入S2-MLPv2注意力机制改善遮挡情况下检测效果差的问题,最后将具有动态聚焦机制的边界回归损失函数Wise-IoU替代原有损失函数提高收敛速度。
基于改进YOLOv5的目标检测算法研究一、本文概述随着技术的快速发展,目标检测作为计算机视觉领域的关键技术之一,已经广泛应用于自动驾驶、安全监控、医疗诊断等多个领域。其中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其高效的速度和优秀的性能,成为了目标检测领域的热门算法之一。然而,随着应用场景的不断复杂化,对目标检测算法的...
基于YOLOv5密集人群检测算法改进 丛笑含 - 天津职业技术师范大学 - 2024 - 被引量: 0 基于改进YOLOv5的口罩佩戴检测算法研究 张欣怡 - 内蒙古科技大学 - 2023 - 被引量: 0 基于改进YOLOv5m的口罩佩戴检测算法研究 陈思航 - 《辽宁工程技术大学》 - 2023 - 被引...
具体到 YOLOv8 算法,其核心特性和改动可以归结为如下: 提供了一个全新的 SOTA 模型,包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。和 YOLOv5 一样,基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型,用于满足不同场景需求 ...
摘要:为解决复杂环境下道路目标检测任务中由于目标尺度变化多样、密集遮挡以及光照不均匀等导致的漏检问 题 ,提出了一种基于 YOLOv5 的道路目标检测改进方法 CTC-YOLO(contextual transformer and convolutional block attention module based on YOLOv5)。针对小目标,改进网络检测头结构,增加多尺度目标检测层,提高小目标...
针对疫情背景下,在一些人流密集场所进行体温筛查或身份识别,当待检测对象快速通过时,人脸检测实时性不高的问题,提出了一种改进Yolov5模型的实时人脸检测算法.该算法首先对骨干网络层进行轻量化改进并引入注意力机制减少冗余信息;其次修改了检测层网络结构,增加了对小目标人脸及倾斜人脸检测的适应性;随之使用Focal EIOU损...