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基于改进YOLOv5算法的智能车灯控制研究
1
作者 郑雅伟 《山西电子技术》 2025年第2期123-126,共4页
针对复杂交通环境下的ADB汽车大灯检测挑战,提出了基于改进YOLOv5算法的解决方案。通过对YOLOv5算法进行优化,融合特征融合、核心网络及视野拓展层等先进技术,实现了对车辆行驶环境的精准检测。实验结果表明,改进后的YOLOv5算法在速度... 针对复杂交通环境下的ADB汽车大灯检测挑战,提出了基于改进YOLOv5算法的解决方案。通过对YOLOv5算法进行优化,融合特征融合、核心网络及视野拓展层等先进技术,实现了对车辆行驶环境的精准检测。实验结果表明,改进后的YOLOv5算法在速度、每秒帧数(FPS)和参数量上均表现出显著优势,检测精度得到大幅提升。同时,结合扩展卡尔曼滤波技术,有效预测了目标车灯光源的轨迹,进一步增强了系统的鲁棒性和实用性。不仅为ADB汽车大灯的环境检测提供了新的思路和方法,也为智能车灯控制系统的未来发展奠定了坚实基础,有助于提升道路行驶的安全性和智能化水平。 展开更多
关键词 改进yolov5算法 ADB汽车大灯 智能车灯控制
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基于YOLOv5的倾斜视角下轻型红外小目标检测算法
2
作者 张飞 王剑 张岳松 《红外技术》 北大核心 2025年第2期217-225,共9页
针对倾斜视角下的红外行人小目标难以快速准确检测的问题,提出了一种红外行人小目标轻量化实时检测网络模型DRA-YOLO。首先,使用K-means++锚框聚类自适应不同大小尺度目标,从而加快网络收敛并提高检测精度。其次,融入不同注意力机制来... 针对倾斜视角下的红外行人小目标难以快速准确检测的问题,提出了一种红外行人小目标轻量化实时检测网络模型DRA-YOLO。首先,使用K-means++锚框聚类自适应不同大小尺度目标,从而加快网络收敛并提高检测精度。其次,融入不同注意力机制来重新设计特征提取网络,提高特征定位与计算效率,并搭配改进特征金字塔结构提取关键特征和提升模型稳定性。最后,颈部去掉下采样重新搭配SimAM形成新的特征融合结构,并重新设计检测头来适应本文数据集。对比实验显示,相对原始YOLOv5s模型,在自制和公共数据集上表现突出。m AP50达到94.5%,检测速度提高20.8%,模型大小压缩至10.1 MB,降低了30.3%,且GFLOPs下降了29.1%。这些改进实现了对目标的准确快速检测,有效地平衡了模型大小、检测精度和推理速度。 展开更多
关键词 图像处理 行人检测 红外场景 模型优化 yolov5算法
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改进Yolov5s的木材表面缺陷实时检测方法
3
作者 荣强 田启川 谭润 《林产工业》 北大核心 2025年第1期64-71,共8页
提出了一种改进Yolov5s的木材缺陷实时检测方法,该方法首先替换了Yolov5s网络中计算量开销占比较大的主干结构,实现了轻量化改进,提升了网络速度。其次,对网络颈部中的C3模块进行双通道注意力机制改进,有效提升了模型对缺陷部位的关注度... 提出了一种改进Yolov5s的木材缺陷实时检测方法,该方法首先替换了Yolov5s网络中计算量开销占比较大的主干结构,实现了轻量化改进,提升了网络速度。其次,对网络颈部中的C3模块进行双通道注意力机制改进,有效提升了模型对缺陷部位的关注度,减少了背景的干扰。成功构建了一种重颈部轻主干的轻量化模型LW-Yolov5。最后,通过构建损失函数,使用双重知识蒸馏策略对新模型进行训练。结果表明:新模型的计算量和参数量分别减少了52.8%和49.5%,CPU推理速度提高了31.6%,检测速度为20.4 FPS,GPU检测速度达到了137 FPS,模型体积仅为7.1 MB,更易于部署,且快速性优于当前主流的单阶段检测网络。在大规模木材缺陷数据集上的平均检测精度mAP为82.5%,检测精度较高。 展开更多
关键词 木材缺陷 缺陷检测 yolov5算法 轻量化网络 知识蒸馏
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基于改进Yolov5s的迷彩伪装目标检测
4
作者 杨凡 张洁 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第2期148-155,共8页
伪装目标检测在军事作战中扮演了关键角色,针对现有迷彩伪装目标检测方法精度不高、漏检误检等问题,提出一种改进的Yolov5s算法。在特征提取网络中融合SE注意力,选择性增强目标的关键信息,抑制背景环境的干扰因素。引入SPPFCSPC替换原... 伪装目标检测在军事作战中扮演了关键角色,针对现有迷彩伪装目标检测方法精度不高、漏检误检等问题,提出一种改进的Yolov5s算法。在特征提取网络中融合SE注意力,选择性增强目标的关键信息,抑制背景环境的干扰因素。引入SPPFCSPC替换原池化方式,生成多尺度特征,在加快速度的同时增加检测精度。采用双立方插值取代最近邻插值,以减少上采样过程中丢失的图像细节。实验结果显示,改进的算法在一种公开的迷彩伪装数据集上的mAP、Recall分别达到96.9%和93.8%,较当前研究有显著的提升。 展开更多
关键词 迷彩伪装士兵 目标检测 yolov5s算法 双立方插值
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基于YOLOv5算法的长江大保护水利工程项目多场景质量安全检测
5
作者 徐亮 陈旭 +1 位作者 张卓 郑向泉 《水利水电科技进展》 北大核心 2025年第2期82-89,共8页
为解决长江大保护水利工程项目施工中质量安全隐患检测效率低、主观性强、易漏检等问题,通过分析项目多场景质量安全检测任务需求,明确了各类质量安全隐患的具体场景,利用YOLOv5算法进行了图像增强优化并搭建了智能识别算法架构,采用现... 为解决长江大保护水利工程项目施工中质量安全隐患检测效率低、主观性强、易漏检等问题,通过分析项目多场景质量安全检测任务需求,明确了各类质量安全隐患的具体场景,利用YOLOv5算法进行了图像增强优化并搭建了智能识别算法架构,采用现场拍摄、网络爬虫技术及项目部内部数据资源,搜集并整理了上千张高质量照片,构建了质量安全图像数据集。在此基础上,通过融入区域检测功能,多场景质量安全检测系统能对指定的作业区域进行精准监测,可以有效地避免误检情况,提升检测效率与准确性。 展开更多
关键词 长江大保护 水利工程项目 质量安全检测 图像增强 多场景 yolov5算法
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基于YOLOv5的焊缝图像特征信息检测方法研究
6
作者 张毛毛 方成刚 《煤矿机械》 2025年第1期218-221,共4页
为了满足自动化工艺的需要和获取更为清晰的焊缝原始图像,提出了一种基于YOLOv5和结构光的焊缝特征点提取算法。首先利用激光视觉系统获取焊缝图像,使用改进后的YOLOv5算法进行预训练;然后通过Steger算法提取结构光中心线,使用Harris算... 为了满足自动化工艺的需要和获取更为清晰的焊缝原始图像,提出了一种基于YOLOv5和结构光的焊缝特征点提取算法。首先利用激光视觉系统获取焊缝图像,使用改进后的YOLOv5算法进行预训练;然后通过Steger算法提取结构光中心线,使用Harris算法对中心线图像进行处理,并确定焊缝坐标点的坐标;最后将坐标信息传输给PLC,控制十字滑台带动焊枪进行焊缝的跟踪操作。实验结果表明,改进后的YOLOv5算法mAP值更大、稳定性更高、鲁棒性更强。 展开更多
关键词 激光视觉 改进的yolov5算法 图像处理 线结构光
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基于YOLOv5的智能化精准物料分离系统
7
作者 易思含 李丹 +1 位作者 罗田 刘皓宇 《工业控制计算机》 2025年第1期53-54,148,共3页
针对现代农业生产过程中物料分离和分类的需求,设计一款基于YOLOv5目标检测模型的可视化智能微型物料分离机。该设计利用基于ARM内核的STM32微控制器为核心,采用筛网与舵机结合的复合式设计,承担待分离物料的初筛工作;结合YOLOv5算法对... 针对现代农业生产过程中物料分离和分类的需求,设计一款基于YOLOv5目标检测模型的可视化智能微型物料分离机。该设计利用基于ARM内核的STM32微控制器为核心,采用筛网与舵机结合的复合式设计,承担待分离物料的初筛工作;结合YOLOv5算法对物料进行更精细化的图像识别,提高分离的精确度;结合蓝牙模块实现非接触式远距离传输和控制数据。实验证明,该系统不仅能够实时准确地分离不同类型的物料,同时采用可视化界面使操作更加便捷,为提高物料分离的质量和效率提供了高效可行的解决方案。 展开更多
关键词 物料分离 yolov5算法 非接触 可视化
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基于YOLOv5的管道环焊缝缺陷目标检测算法分析
8
作者 彭云超 李亚平 +3 位作者 齐峰 饶连涛 刘九宏 徐杰 《无损检测》 2025年第3期62-70,共9页
基于漏磁内检测技术,采用PyTorch框架,应用YOLOv5算法对实际管道环焊缝缺陷漏磁信号图像进行了自动识别,通过对算法的进一步优化与改进,分析了其对自动识别准确率的影响。试验结果表明,模型在图像数据混合增强后,各指标均有了显著提升,... 基于漏磁内检测技术,采用PyTorch框架,应用YOLOv5算法对实际管道环焊缝缺陷漏磁信号图像进行了自动识别,通过对算法的进一步优化与改进,分析了其对自动识别准确率的影响。试验结果表明,模型在图像数据混合增强后,各指标均有了显著提升,IoU阈值大于0.5的平均精度提升了近30%;通过增加小目标检测层,大幅降低了目标检测损失函数均值,改善了缺陷的目标检测效果;显著提升了缺陷的识别率,最高提升11.05%,获得了较好的自动识别结果。该方法为管道环焊缝信号异常数据判读提供了高效的方法和技术手段,对于管道智能化检测实际生产作业具有重要作用。 展开更多
关键词 漏磁内检测 管道环焊缝 自动识别 yolov5算法 小目标检测
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多尺度YOLOv5算法检测锂离子电池表面缺陷
9
作者 朱永平 程博 +1 位作者 熊聪 丁聪 《电池》 北大核心 2025年第1期71-77,共7页
针对软包装锂离子电池表面缺陷特征尺度不一、缺陷检测时小目标检测效果差的问题,提出基于改进YOLOv5的软包装锂离子电池表面缺陷检测算法。首先,将感受野注意力卷积(RFCAConv)融合到Bottleneck结构中,并替换主干网络中的卷积层(Conv),... 针对软包装锂离子电池表面缺陷特征尺度不一、缺陷检测时小目标检测效果差的问题,提出基于改进YOLOv5的软包装锂离子电池表面缺陷检测算法。首先,将感受野注意力卷积(RFCAConv)融合到Bottleneck结构中,并替换主干网络中的卷积层(Conv),通过有效提取感受野空间特征,提升模型整体性能;其次,将大型可分离核注意力(LSKA)融合到快速空间金字塔池化(SPPF)模块中,增强多尺度特征的提取能力;最后,将P2目标检测层融入路径聚合网络(PANet),提高模型对边缘细节信息的抓取能力,增强模型对小尺度缺陷特征的提取能力。改进后的YOLOv5s算法,均值平均精度为89.1%,较原模型提高4.8个百分点,每秒帧数达40.0,能够满足软包锂离子电池表面缺陷实时检测的需求。 展开更多
关键词 yolov5算法 锂离子电池 缺陷检测 感受野注意力卷积(RFCAConv) 可分离大核注意力 P2检测层
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改进的YOLOv5s布匹疵点检测算法研究
10
作者 徐春鸽 《现代工程科技》 2025年第2期1-4,共4页
在纺织行业中,布匹疵点将严重影响其经济价值,而目前纺织工厂的质检环节严重依赖人工质检。人工质检过程中会出现错检、漏检以及检测效率低下等问题。采用改进的YOLOv5s目标检测算法来实现布匹疵点检测。通过融入CBAM注意力机制、BiFPN... 在纺织行业中,布匹疵点将严重影响其经济价值,而目前纺织工厂的质检环节严重依赖人工质检。人工质检过程中会出现错检、漏检以及检测效率低下等问题。采用改进的YOLOv5s目标检测算法来实现布匹疵点检测。通过融入CBAM注意力机制、BiFPN模块,以提升对布匹缺陷的聚焦效果,有效地抑制了无效特征和噪声,提高了检测精度。实验结果表明,改进YOLOv5s-CB算法与原YOLOv5s算法相比,显著提高了布匹疵点的检测精度。 展开更多
关键词 深度学习 布匹缺陷检测 yolov5s算法 yolov5s-CB算法
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融合改进的YOLOv5n和通道剪枝的寄生卵检测和分类
11
作者 王杰 马纪颖 《计算机技术与发展》 2025年第2期146-152,共7页
当前众多目标检测模型过于复杂,难以实现将寄生卵的检测和分类任务部署在移动设备,就此该文研究探讨了一种融合改进的YOLOv5n和通道剪枝的算法。选择YOLOv5是由于YOLOv5的轻量化以及较高的精确度,能够达到该文的实验目的。该文采用融合C... 当前众多目标检测模型过于复杂,难以实现将寄生卵的检测和分类任务部署在移动设备,就此该文研究探讨了一种融合改进的YOLOv5n和通道剪枝的算法。选择YOLOv5是由于YOLOv5的轻量化以及较高的精确度,能够达到该文的实验目的。该文采用融合C3_Faster模块和RepConv重参数化模块对YOLOv5n的BackBone中的所有C3模块和Neck网络中部分卷积模块进行替换,C3_Faster模块通过PConv减少卷积操作加快网络模型推理速度,RepConv重参数化模块在训练阶段实行多分支结构增强特征提取能力,在验证阶段实行单分支结构加快检测速度,同时在改进后的YOLOv5n模型上进行稀疏训练和通道剪枝,通过减少模型中的冗余通道来降低模型复杂度、减少参数数量、提高检测效率和降低模型权重。在寄生卵检测和分类任务对比实验中,该方法与YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv7-tiny、YOLOv8n和SSD目标检测算法相比,在检测精度略微下降的情况下,在GFLOPs、FPS、参数数量以及模型权重上具有相对优势。经过实验验证,模型检测精度保持98.3%的同时能够更方便更容易部署在性能不高的移动设备。该文为基于YOLOv5n的寄生卵检测和分类任务在实用性方面提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 yolov5算法 寄生卵检测 C3_Faster RepConv 通道剪枝
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基于YOLOv5s的轻量化轮胎缺陷检测算法研究
12
作者 廖明习 吴超 +3 位作者 黄燕清 李卓 万林辰 韩一 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 2025年第1期109-113,125,共6页
轮胎对车辆的性能、操控、安全性和乘坐舒适性都有着重要的影响,对轮胎缺陷进行检测能够及时发现问题,确保轮胎的安全性和可靠性。针对汽车胎侧起鼓、胎侧凹陷、胎侧开裂、外胎有小孔、胎侧气泡等多种轮胎缺陷检测,提出一种基于改进YOLO... 轮胎对车辆的性能、操控、安全性和乘坐舒适性都有着重要的影响,对轮胎缺陷进行检测能够及时发现问题,确保轮胎的安全性和可靠性。针对汽车胎侧起鼓、胎侧凹陷、胎侧开裂、外胎有小孔、胎侧气泡等多种轮胎缺陷检测,提出一种基于改进YOLOv5s的轮胎缺陷检测模型shuffle_yolov5s_cbam,引入置信度损失函数,将YOLOv5s中的主干网络替换为更轻量的ShuffleNetV2网络,将ShuffleNetV2网络中的激活函数ReLU替换为H-Swish,并引入CBAM注意力机制以增强模型对关键特征的关注。相比较于YOLOv5s模型,shuffle_yolov5s_cbam模型的平均mAP值提升了1.5%,检测速率缩短了17.3%,且能够更准确地识别和定位缺陷,不仅提高了产品质量和生产效率,还减少了人工检测的工作量和错误率。 展开更多
关键词 yolov5s 轻量化 自适应融合 轮胎缺陷 目标检测
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基于YOLOv5的实蝇粘虫板检测方法
13
作者 陈锦宏 秦睿嫔 +2 位作者 刘小侠 张松斗 李贞 《植物检疫》 2025年第2期12-19,共8页
实蝇已知种类约有4500余种,其中250余种具有经济意义,其幼虫取食果实,可导致果实腐烂或落果,发生严重时经济损失可达100%。粘虫板是田间实蝇发生情况调查、监测的重要手段之一,但是传统的人工识别计数效率低,成本高。为解决这一问题,本... 实蝇已知种类约有4500余种,其中250余种具有经济意义,其幼虫取食果实,可导致果实腐烂或落果,发生严重时经济损失可达100%。粘虫板是田间实蝇发生情况调查、监测的重要手段之一,但是传统的人工识别计数效率低,成本高。为解决这一问题,本研究采用迁移学习的思路,使用YOLOv5算法训练了针对粘虫板上橘小实蝇、南亚实蝇和瓜实蝇的实蝇目标检测系统,对有3种实蝇的粘虫板检测的整体准确率和召回率分别达到86.9%和77.5%,其中橘小实蝇为84.9%和82.5%,南亚实蝇为82.2%和81.8%,瓜实蝇为93.5%和70.2%,可以在一定程度上代替人眼快速识别粘虫板上的实蝇种类和数量,为实蝇田间发生量监测提供了准确高效的方法。 展开更多
关键词 实蝇 深度学习 yolov5算法 粘虫板 监测
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基于YOLOv5算法的轮胎表面损伤检测算法的改进研究
14
作者 曹金凤 薛茂林 +2 位作者 曹英杰 郑建峰 彭博 《轮胎工业》 2025年第1期3-11,共9页
提出基于YOLOv5算法的一种轮胎表面损伤检测改进算法(简称DCS-YOLOv5算法)。该算法构建了包含多种轮胎损伤图像的数据集,使用高效解耦头分离分类和回归任务,采用CARAFE轻量级上采样算子生成包含细节信息的特征图,并引入SK注意力机制,增... 提出基于YOLOv5算法的一种轮胎表面损伤检测改进算法(简称DCS-YOLOv5算法)。该算法构建了包含多种轮胎损伤图像的数据集,使用高效解耦头分离分类和回归任务,采用CARAFE轻量级上采样算子生成包含细节信息的特征图,并引入SK注意力机制,增强了对多尺度轮胎损伤目标的特征提取和自适应能力。研究结果表明:DCS-YOLOv5算法的精确率、召回率和平均精度均值分别为84.7%,78.0%和85.9%,比YOLOv5n算法分别提高了7.2%,3.4%和6.5%;DCS-YOLOv5算法的检测速度为135帧·s^(-1),能够快速完成轮胎的损伤检测,可用于加油站、收费站等低速通行场所。 展开更多
关键词 轮胎 损伤检测 yolov5算法 注意力机制 高效解耦头
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基于YOLOv5s算法的冬小麦病虫害分析
15
作者 王丹丹 马娟 +2 位作者 谭开拓 伍龙 刘柱 《蚌埠学院学报》 2025年第2期39-44,共6页
冬小麦作为全球重要的粮食作物之一,其病虫害问题对粮食产量和质量构成了严重威胁。传统的病虫害检测方法依赖于人工检测,存在成本高、效率低的问题,特别是在小麦病虫害初期难以准确识别,从而延误了最佳的防控时机。为解决上述问题,提... 冬小麦作为全球重要的粮食作物之一,其病虫害问题对粮食产量和质量构成了严重威胁。传统的病虫害检测方法依赖于人工检测,存在成本高、效率低的问题,特别是在小麦病虫害初期难以准确识别,从而延误了最佳的防控时机。为解决上述问题,提出了一种基于YOLOv5s算法对冬小麦病虫害进行智能检测与识别方法。首先,无人机搭载4K高清电调摄像头,实现高分辨率图像的采集,并针对YOLOv5s算法网络模型体积较大导致检测速度低的问题,通过优化网络结构,提高模型对病虫害图像关键特征提取能力,从而提升检测精度。实验结果表明,该算法在冬小麦病虫害数据集上表现出色,平均准确率显著提高,检测速度也得到有效提升,为冬小麦病虫害的精准防控提供了有力支持。 展开更多
关键词 小麦病虫害 yolov5s算法 特征提取 平均准确率
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基于YOLOv5和DeepSort算法的工程车辆识别与多目标跟踪实现
16
作者 孙长虹 孙洪亮 李轩 《科学技术创新》 2025年第4期111-114,共4页
本研究聚焦于传统目标检测技术与基于深度神经网络的工程车辆检测策略的对比分析。通过借助有效技术手段,采用降噪、增强及边缘检测的方式,对图像的质量进行有效优化。为了确保工程车辆检测过程的专业性与高精度,我们借助YOLOv5算法对... 本研究聚焦于传统目标检测技术与基于深度神经网络的工程车辆检测策略的对比分析。通过借助有效技术手段,采用降噪、增强及边缘检测的方式,对图像的质量进行有效优化。为了确保工程车辆检测过程的专业性与高精度,我们借助YOLOv5算法对其进行了处理,该算法的运用可以进一步提高处理速度。对于检测时容易出现的目标遗漏与预测框定位不准确情况,我们借助DeepSORT算法,通过全面的整合对检测目标进行了追踪预测。DeepSORT通过卡尔曼滤波进行数据估计,能实现高效的连续跟踪。为应对拍摄设备晃动及车辆变速行驶引发的目标身份频繁更迭挑战,我们创新性地采用了一种改进的GIoU计算方法。 展开更多
关键词 yolov5算法 工程车辆检测 DeepSORT算法 多目标跟踪 实时检测
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改进YOLOv5s算法的头盔佩戴实时检测系统
17
作者 毛雅 余锦 +1 位作者 李倩南 吴青周 《福建电脑》 2025年第3期24-29,共6页
为解决电动车头盔检测中因天气、角度等因素造成的检测效率不高的问题,本文提出一种基于改进YOLOv5算法的头盔佩戴实时检测系统。系统设计集成了高清摄像头的视频流输入、高效的算法处理以及实时检测结果输出。通过采用数据增强、结构... 为解决电动车头盔检测中因天气、角度等因素造成的检测效率不高的问题,本文提出一种基于改进YOLOv5算法的头盔佩戴实时检测系统。系统设计集成了高清摄像头的视频流输入、高效的算法处理以及实时检测结果输出。通过采用数据增强、结构优化和损失函数调整的技术手段,系统显著提升了在复杂环境下的识别精度和速度。测试结果表明,优化后的YOLOv5s算法头盔检测系统的检测准确率比原YOLOv5算法提升了1.1%。 展开更多
关键词 头盔佩戴检测 电动车安全 yolov5算法
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基于改进YOLOv5的风电机舱内指针式仪表读数算法
18
作者 梁志军 王艺扬 +2 位作者 唐望博 赵俊超 胡智程 《现代制造技术与装备》 2025年第1期85-87,共3页
针对风电机舱内指针式仪表的数据读取,提出一种指针式仪表读数算法。首先,创建机舱仪表信息数据字典,录入机舱内各种仪表的基本信息;其次,设计表盘信息检测算法,通过该算法得到表盘类别和仪表特征关键点的位置信息;最后,设计表盘读数识... 针对风电机舱内指针式仪表的数据读取,提出一种指针式仪表读数算法。首先,创建机舱仪表信息数据字典,录入机舱内各种仪表的基本信息;其次,设计表盘信息检测算法,通过该算法得到表盘类别和仪表特征关键点的位置信息;最后,设计表盘读数识别算法,借助其获取仪表指针偏转角度,进一步计算得到仪表读数。经过测试,所提算法能够准确读取机舱内仪表的示数,误差不超过1.5%。 展开更多
关键词 指针式仪表 仪表读数算法 yolov5 风电机舱
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改进YOLOv5的肺结节检测算法
19
作者 田吉 杨萍 +1 位作者 刘佳 王金华 《中国医学物理学杂志》 2025年第1期43-51,共9页
针对肺部CT图像中大量小结节难以检测、以及现有肺结节检测算法难以实现轻量化和高精度兼顾的问题,提出改进YOLOv5的高精度轻量化肺结节检测算法。主要改进以下4个方面:(1)使用空间-深度下采样操作替换YOLOv5主干网络中步长为2的下采样... 针对肺部CT图像中大量小结节难以检测、以及现有肺结节检测算法难以实现轻量化和高精度兼顾的问题,提出改进YOLOv5的高精度轻量化肺结节检测算法。主要改进以下4个方面:(1)使用空间-深度下采样操作替换YOLOv5主干网络中步长为2的下采样操作,使细微特征提取更完整以便于发现微小结节;(2)在YOLOv5颈部使用渐进融合特征策略,构建不同路径特征图之间的联系以增强各个层级之间信息的交互;(3)创造性地提出了感知全局上下文注意力并将其应用在YOLOv5颈部网络的末端,提高模型从全局视角对肺结节关键特征和语义信息的理解能力;(4)采用损失排序挖掘方法重点训练困难样本,以此来强化模型的鉴别能力。改进后的算法在LUNA16数据集上得到了96.0%的精确度,95.0%的召回率和97.3%的平均精度,相比原始YOLOv5模型,精确度提高了14%,召回率提高了10.2%,平均精度提高了12.1%,上述结果表明,改进后的算法可有效检测出肺结节。 展开更多
关键词 yolov5 肺结节检测 下采样算法 注意力机制 困难样本
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基于改进YOLOv5s的小目标检测算法 被引量：10
20
作者 贵向泉 秦庆松 孔令旺 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1134-1140,共7页
针对当前主流目标检测算法对图像中远距离小目标产生的漏检、误检等问题,提出一种改进YOLOv5s的小目标检测算法。在模型训练过程中,通过引入Focal-EIOU定位损失函数,加强边界框的定位精度;在骨干网络中,通过添加小目标检测层,提高小目... 针对当前主流目标检测算法对图像中远距离小目标产生的漏检、误检等问题,提出一种改进YOLOv5s的小目标检测算法。在模型训练过程中,通过引入Focal-EIOU定位损失函数,加强边界框的定位精度;在骨干网络中,通过添加小目标检测层,提高小目标的检测精度;在Neck结构中,通过优化上采样算子和添加注意力机制,加强小目标的特征信息。实验结果表明,改进后的算法在VisDrone数据集上与YOLOv5s算法相比,mAP@small提高了3.2%,且检测速度满足实时性的要求,能够很好地应用于小目标检测任务中。 展开更多
关键词 yolov5s算法 小目标检测 损失函数 上采样算子 骨干网络 注意力机制 特征信息
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