深度学习—yolov5改进小目标检测
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发布时间:2024-09-17 07:58
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时间:2024-09-28 21:44
在自动驾驶模拟项目中,针对小目标如交通指示灯和标志牌的检测,原版的yolov5模型可能表现出不佳的性能。参考了基于改进YOLOv5的小目标检测论文,本文将复现论文中提到的优化策略来提升检测效果。
首先,通过在YOLOv5模型的P2层增加一个专门的小目标检测头,利用分辨率160x160像素的特征,保持底层信息丰富,以应对微小目标。这个检测头与主干网络的3个原检测头相结合,减轻尺度方差的影响。
其次,论文引入了CBAM注意力模块,作为轻量级组件,它能自适应地强化特征表达。CBAM模块在特征映射中分别对通道和空间维度进行操作,以增强特征的局部关注。
接着,论文建议将PANet结构优化为BiFPN,通过双向跨连接和加权融合,融合更多层次的特征,提高检测精度。在实现时,需要对yaml文件进行相应的配置更改,如添加CBAM模块于P2和P3层之间,以及替换Neck部分的PANet结构。
在复现过程中,作者遵循了论文的concat特征融合策略,尽管这可能会增加计算资源消耗,但为了最优性能,牺牲了一定的资源。关于CBAM的添加,论文中的做法与常规的残差块后添加或特征融合层前添加有所不同。
最后,使用改进后的yolov5s网络进行小目标检测,数据集来源于清华大学交通数据集,具体效果提供了参考,但未在文中详细说明。
深度学习—yolov5改进小目标检测
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