yolov5S小目标检测怎么改进
时间: 2023-09-19 15:06:03 浏览: 99
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]
[ .reference_list ]
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![caj](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)