改进YOLOv5s的轻量化航拍小目标检测 重心应该在轻量化上还是提升小目标检测的精度

针对航拍场景中的小目标检测，改进YOLOv5s可以从两个方面入手：轻量化和提升小目标检测精度。

从轻量化方面考虑，可以采用一些网络压缩技术，例如剪枝、量化和蒸馏等方法，来减小模型的体积和计算量。这样可以在保证一定的准确率的前提下，提高模型的运行效率，适应航拍场景的实时性要求。

从提升小目标检测精度方面考虑，可以采用一些针对小目标的检测方法，例如FPN、ATSS等。这些方法可以在不增加模型计算量的前提下，提高小目标的检测精度。此外，可以采用数据增强等技术来增加训练数据，进一步提高模型的泛化能力。

总的来说，在改进YOLOv5s的轻量化航拍小目标检测问题上，需要平衡轻量化和检测精度之间的关系。可以根据具体的场景需求和资源限制，进行选择。

相关问题

yolov5S小目标检测怎么改进

根据引用\[2\]和引用\[3\]的内容，针对YOLOv5s算法在小目标检测方面的不足，可以进行以下改进：
1. 引入更轻量化的Mixup数据增强方式，替代原有的Mosaic数据增强方式，以提高模型的检测精度。
2. 引入GhostNet网络结构中的深度可分离卷积GhostConv，替代原有的普通卷积层，以减小模型的计算开销。
3. 在模型的特征提取网络末端加入CA空间注意力机制，以减少重要位置信息的丢失，提高检测精度。
4. 进行稀疏训练和通道剪枝操作，剪枝掉对检测精度影响不大的通道，同时保留重要的特征信息，使模型更轻量化。

通过以上改进，实验结果表明，改进后的YOLOv5s-MGCT算法在自制的轨道交通数据集上相较于原始YOLOv5s算法，在模型大小减小了9.7MB，FPS提高了14的前提下，检测精度提升了1.0%。同时与目前主流的检测算法对比，在检测精度与检测速度上也具有一定的优越性，适用于复杂轨道交通环境下的小目标检测。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标检测论文解读复现【NO.24】改进 YOLOv5s 的轨道障碍物检测模型轻量化研究](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/128749923)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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