改进YOLOv5算法：提升行人车辆小目标检测性能

"基于改进YOLOv5的行人车辆检测与识别算法研究" 本文主要探讨了如何通过改进YOLOv5算法来提高其在行人和车辆检测中的性能，特别是在处理小目标时的效果。YOLOv5，全称为You Only Look Once version 5，是一种高效的一阶段目标检测算法，它在通用目标检测任务中表现出色，但针对小目标（如远距离的行人和车辆）时，由于目标像素稀疏、相似度高等因素，其检测效果会有所下降。 为了改善这一状况，研究者采取了以下两个主要改进措施： 1. 数据增强策略：针对数据集中样本分布不均衡的问题，采用了Stitcher和尺度匹配等数据增强技术。Stitcher是一种合成图像的技术，可以将不同的图像片段拼接在一起，创造出更多具有复杂背景和不同目标尺寸的新样本，从而增加样本的多样性。尺度匹配则是调整输入图像的大小，确保不同大小的目标在训练过程中都能得到充分的覆盖，特别是增加了小目标的训练样本比例。 2. 网络结构优化：针对YOLOv5网络对小目标检测的不足，研究者添加了一个专门用于检测微小目标的检测头。这个额外的检测头设计是为了更专注于小目标的特征提取和定位。同时，他们还优化了损失函数，以确保小目标在整体预测中能够得到更大的权重，从而避免在检测过程中被忽视。 实验结果表明，经过改进的模型不仅保持了实时性，而且在小目标检测方面超越了原版YOLOv5，显著提升了对远距离车辆和行人检测的准确性和鲁棒性。这为实际应用中的行人和车辆检测，尤其是在安全监控、自动驾驶等领域，提供了更可靠的技术支持。 关键词涉及计算机视觉、YOLOv5、目标检测、车辆行人检测以及小目标检测，这些关键词反映了研究的核心内容和技术焦点。该研究的贡献在于提供了一种有效的方法，通过改进现有算法来应对实际场景中特定挑战，尤其是针对小目标的检测，这对于提升智能系统在复杂环境中的感知能力具有重要意义。