基于改进YOLOv5的小目标检测
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国家重点研发计划(2020YFB1708900); 常州市重点研发计划(CE20210045); 江苏省重点研发计划(BE2020762)


Small Target Detection Based on Improved YOLOv5
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    摘要:

    本文针对图像中小目标难以检测的问题, 提出了一种基于YOLOv5的改进模型. 在主干网络中, 加入CBAM注意力模块增强网络特征提取能力; 在颈部网络部分, 使用BiFPN结构替换PANet结构, 强化底层特征利用; 在检测头部分, 增加高分辨率检测头, 改善对于微小目标的检测能力. 本文算法在人脸瑕疵数据集和无人机数据集VisDrone2019两份数据集上均进行了多次对比实验, 结果表明本文算法可以有效地检测小目标.

    Abstract:

    In this study, an improved model based on you only look once version 5 (YOLOv5) is proposed to solve the problem of difficult detection of small targets in images. In the backbone network, a convolutional block attention module (CBAM) is added to enhance the network feature extraction ability. As for the neck network, the bi-directional feature pyramid network (BiFPN) structure is used to replace the path aggregation network (PANet) structure and thereby strengthen the utilization of low-level features. Regarding the detection head, a high-resolution detection head is added to improve the ability of small target detection. A number of comparative experiments are conducted, respectively, on a facial blemish dataset and an unmanned aerial vehicle (UAV) dataset VisDrone2019. The results show that the proposed algorithm can effectively detect small targets.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

黎学飞,童晶,陈正鸣,包勇,倪佳佳.基于改进YOLOv5的小目标检测.计算机系统应用,2022,31(12):242-250

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  • 收稿日期:2022-03-23
  • 最后修改日期:2022-04-21
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  • 在线发布日期: 2022-08-12
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