基于改进YOLOv5的行人车辆检测与识别算法研究.pdf
基于改进YOLOv5的行人车辆检测与识别算法研究.pdf 作为目前最先进的一阶段算法,YOLOv5 在通用的目标检测数据集上表现不错,然而在实际车辆行人检测数据集中,由于远距离下的目标像素少、相似性高等问题,YOLOv5 对小目标的检测还存在一些问题。为了解决这一问题,本文对YOLOv5 算法进行了改进,提高了其对小目标的检测效果。 行人和车辆在远距离下是计算机视觉领域中的一个重要挑战,特别是在目标检测方面。YOLOv5,即You Only Look Once的第五个版本,是一种高效且先进的实时目标检测算法,它在处理通用对象检测任务时表现出色。然而,当面对如行人和车辆这类小目标时,尤其是在远距离图像中,YOLOv5的性能会有所下降,主要原因是目标像素稀疏、相互之间的相似度高,导致检测困难。 为解决这一问题,本文对YOLOv5进行了针对性的改进。针对数据集样本不均衡的情况,研究者采用了数据增强技术,包括Stitcher和尺度匹配。Stitcher方法可以将不同的图像片段拼接在一起,创造出更丰富的场景,增加目标的多样性和复杂性。尺度匹配则通过调整输入图像的大小,模拟不同距离下的目标尺寸,使模型在训练过程中能接触到更多大小不一的目标,从而提升对小目标的识别能力。 针对网络结构对小目标检测的不足,论文提出添加一个新的检测头,专门用于检测微小目标。这种额外的检测头可以更加专注于小尺度目标,提高其在整体检测过程中的权重。同时,通过优化损失函数,确保小目标在训练过程中的贡献不会被忽视,从而在整体检测精度上有所提升。 实验结果显示,经过改进后的模型在保持实时性的同时,显著改善了对小目标,尤其是远距离下的车辆和行人的检测效果。这表明,这些改进有效地解决了YOLOv5在处理小目标检测时的局限性,提高了算法在实际应用中的鲁棒性和准确性。 这篇研究通过数据增强和网络结构的优化,成功提升了YOLOv5在行人和车辆检测上的性能,特别是在处理小目标时,这对于智能交通系统、自动驾驶等领域具有重要意义。未来的研究可能会继续探索如何进一步提高小目标检测的精度,以及如何将这些改进应用于更多复杂的实际场景。