yolov5增加检测头

在yolov5中增加检测头的目的是为了更好地检测小目标。这个操作在很多学者的研究中都是解决小目标检测的基本操作。然而，这种操作会增加整体的计算量。除了增加检测头，这篇文章还引入了Transformer来改变原来yolov5的检测头，这可以算作是这篇论文的一个创新点，将Transformer和CNN结合起来。此外，还引入了CBAM注意力机制模块，这是一个比较常规的操作，因为注意力机制在目标检测中起着重要的作用。还提供了一些有用的策略，如数据增强、多尺度测试、使用额外的分类器等。另外，还使用了自训练分类器来提高对一些混淆类别的分类能力。总的来说，增加检测头是为了改善yolov5在小目标检测方面的性能。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [yolov5-6.0网络添加小目标检测头 TensorRT部署](https://blog.csdn.net/niuyuanye/article/details/114286950)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [TPH-YOLOv5: 基于Transformer预测头的改进YOLOv5用于无人机捕获场景目标检测](https://blog.csdn.net/weixin_44911037/article/details/127521589)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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