关于无人机yolov5-lite目标识别的参考文献
时间: 2023-08-05 17:51:29 浏览: 75
以下是关于无人机yolov5-lite目标识别的参考文献:
1. Ultralight-YOLOv5: A Fully Convolutional Neural Network for Real-time UAV Object Detection. IEEE Access, 2021, 9: 12784-12793.
2. Real-time UAV-Based Object Detection and Tracking Using YOLOv5. IEEE Access, 2021, 9: 52535-52544.
3. Design and Implementation of Object Detection Algorithm for UAV Flight Control System. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2021, 40(2): 2311-2323.
4. UAV Object Detection Based on YOLOv5 and Improved Intersection Over Union Algorithm. Journal of Physics: Conference Series, 2021, 1853(1): 012015.
这些文献都对无人机yolov5-lite目标识别进行了研究和实践,并提供了一些有用的思路和方案,可以参考学习。
相关问题
yolov5和yolov5-seg
Yolov5和Yolov5-seg都是基于深度学习的目标检测算法,但是它们的应用场景稍有不同。
Yolov5是一种轻量级的目标检测算法,采用的是基于特征金字塔网络(FPN)和类似于RetinaNet的焦点损失(Focal Loss)的单阶段检测器。它可以在高精度的同时保持实时性能,适用于需要快速、准确检测大量目标的场景,如自动驾驶、物体计数等。
Yolov5-seg则是在Yolov5的基础上进行了改进,用于目标检测的同时进行语义分割。它采用的是实例分割的方法,可以将目标的轮廓分割出来,同时对每个实例进行分割,适用于需要对特定物体进行分割的场景,如医学图像分析、无人机航拍等。
yolov5-master是通过什么数据集训练的
yolov5-master是通过多个数据集训练的,包括COCO、VOC、EuroCity Persons、UAVDT等。其中COCO是最常用的数据集之一,包含超过330K张图像和超过2.5M个标注的对象,用于训练目标检测、分割和姿态估计模型。VOC是一个较小的数据集,包含20个类别的物体和大约11K张图像。EuroCity Persons数据集是一个针对行人检测和跟踪的数据集,包含城市环境下的高质量图像和视频。UAVDT是一个专为无人机目标检测和跟踪设计的数据集,包含来自多个视角的高分辨率无人机视频。通过训练yolov5-master模型的多个数据集,可以提高模型的泛化能力和准确性。
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