基于改进YOLOv5的小目标检测
本文针对图像中小目标难以检测的问题,提出了一种基于YOLOv5的改进模型.在主干网络中,加入CBAM注意力模块增强网络特征提取能力;在颈部网络部分,使用BiFPN结构替换PANet结构,强化底层特征利用;在检测头部分,增加高分辨率检测头,改善对于微小目标的检测能力.本文算法在人脸瑕疵数据集和无人机数据集VisDrone2019两份数据集上均进行了多次对比实验,结果表明本文算法可以有效地检测小目标.
小目标检测、注意力机制、特征融合、YOLOv5、BiFPN
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TP391.41;TN911.73;TP751
国家重点研发计划;常州市重点研发计划;江苏省重点研发计划
2023-01-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
242-250