论文阅读:基于改进 YOLOv5算法的密集动态目标检测方法

目录

概要

Motivation

整体架构流程

技术细节

小结


论文地址:基于改进YOLOv5算法的密集动态目标检测方法 - 中国知网 (cnki.net)

概要

目的:提出一种基于 YOLOv5改进的检测算法,解决密集动态目标检测精度低及易漏检的问题。

方法:在 YOLOv5的主干网络中使用 QARepNeXt结构提高深度学习模型训练速度;引入 S2-MLPv2注意力机制改善遮挡情况下检测效果差的问题;将具有动态聚焦机制的边界回归损失函数 Wise-IoU 替代 原有损失函数提高收敛速度。

结果:通过在公开数据集上的实验验证,改进算法在密集行人检测任务中表现出了更高的检测精度、更低的漏检率和更好的检测效果。相较于原始YOLOv5s网络模型,改进后的算法模型在复杂环境下展示了更强的鲁棒性和泛化能力,能够有效应用于密集动态目标检测及其相关领域。

结论:通过引入QARepNeXt结构、S2-MLPv2注意力机制和Wise-IoU损失函数,优化了YOLOv5s网络,提升了密集动态目标检测的性能。这一改进算法在实际应用中具有重要的潜力,尤其在行人检测等密集场景下表现出色,为相关领域的研究提供了新的思路和方法。

Motivation

  • 密集动态目标检测,遮挡导致的检测精度低和漏检率高。
  • 于行人尺度较小,检测难 度也增加。

整体架构流程

一种基于改进YOLOv5s算法的密集动态目标检测方法。主要改进包括:

1. 主干网络优化:引入QARepNeXt模块,增强网络特征提取和融合能力,提高检测精度。
2. 特征融合阶段改进:加入S2-MLPv2注意力机制,有效提取图像关键信息,提高对遮挡目标的关注度。
3. 损失函数替换:采用Wise-IoU损失函数,提高模型的收敛能力和检测精度。

技术细节

YOLOv5原始主干网络采用3×3的卷积模块,对非密集场景下的目标识别任务具有出色的能力,但在密集场景和被识别物有遮挡的情况下很难提取到有效特征信息,为此论文研究对传统的 RepVGG 结构进行修改,引入更加友好的量化感知模块 QARepNeXt。

为使网络具有更好的量化性能,引用一种在 RepVGG 的基础上改进的网络结构 QARepVGG(Quantization-AwareRepVGG),不会在训练过程中遭受量化崩溃,与 RepVGG 结构相比其量化性能得到很大程度的提升。

为提高特征信息的利用率,研究引入 S2-MLPv2注意力机制模块。

在对画面中的目标进行检测时,由于视野内可能存在多个目标,算法会生成多个预测框。为了消除冗 余的预测框,通常需要采用非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)方法。NMS算法会根据预 测框的置信度和重叠度进行筛选,保留置信度最高的预测框,并去除与其重叠度高的其他预测框,从而得 到最终的检测结果。这样可以有效地去除冗余的预测框,提高检测的准确性和效率。

小结

针对密集动态目标检测精度低及易漏检的问题,本研究提出了一种基于 YOLOv5s 网络改进的算法模型。改进的算法模型在以下几个方面进行了优化:

1. 主干网络优化:引入了量化性能更佳的 QARepNeXt 结构。QARepNeXt 结构通过优化网络量化性能,提高了特征提取能力。相比原始 YOLOv5s 网络模型,这种改进能够更有效地捕捉并表征图像中的重要特征。

2. 特征融合阶段改进:在特征融合阶段加入了 S2-MLPv2 注意力机制。S2-MLPv2 通过增强特征信息的利用率,提高了网络对遮挡目标的关注度。这使得网络在处理密集和动态目标时,能够更准确地进行检测,减少漏检现象。

3. 损失函数替换:原有网络的损失函数被替换为回归性能更优秀的 Wise-IoU 损失函数。Wise-IoU 损失函数能够更好地衡量预测框与真实框之间的重叠情况,提高检测精度和回收率。

4. 实验验证:在公开数据集上进行了一系列实验。实验结果表明,优化后的算法在测量精确度、回收率和平均精度等方面都有显著提升。相较于原始 YOLOv5s 网络,改进模型表现出了更强的鲁棒性和泛化能力。

综上所述,通过在主干网络、特征融合和损失函数等方面的改进,优化后的 YOLOv5s 算法模型有效提升了密集动态目标检测的精度和可靠性,适用于密集动态目标检测及其相关领域。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/629354.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MQTT_服务器的安装_1.3

此例子是以Windows系统安装开源版本的EMQX 下载 EMQX 下载并解压 解压如图 进入bin 文件夹在文件目录中输入cmd回车 启动服务器 然后在cmd中输入下面的代码(会弹出一个访问网络的选项,确认可以访问网络) emqx start 结果如图(…

Linux安装及管理程序!!!

目录 应用程序与系统命令的关系 典型应用程序的目录结构 常见的软件包封装类型 1.RPM软件包 2.DEB软件包 3.源代码软件包 4.附带安装程序的软件包 RPM软件包操作管理 1.RPM软件包管理器Red-Hat Package Manager 2.RPM软件包 rpm软件操作 1.先查询光盘连接情况 2.连…

使用websocket和服务建立链接慢的原因分析

1、java 项目使用websocketHandler创建websocket服务,在拦截器HttpSessionHandshakeInterceptor中,beforeHandshake日志到的很快,afterHandshake很慢 建立链接一直在连接中 2、原因分析: 找到服务器上的进程名 jps -l 3、使用…

【数组的度】leetcode,python

一种很菜的做法(暴力),for循环(样例能过一大半呢,复杂度的话。。。) class Solution:def findShortestSubArray(self, nums: List[int]) -> int:nlen(nums)if n1:return nmx1#出现次数最多的计算for i …

iOS 主要语言切换问题

前言 上架时需要把主要语言切换成英文,存储时一直提示“因为您必须先为使用这种语言的每个版本提供所有必需的截屏”错误。 错误截图 解决方案: 1、增加英文的截图去审核,审核过了再切换主要语言 官方文档出处 END.

【前沿探索】|大模型在二进制安全领域中的应用

引言 随着“软件定义万物”的时代到来,软件在我们生活中扮演着不可或缺的角色。然而,不严格的软件设计、开发人员的能力限制,以及编程语言本身的不安全性,都可能导致软件出现缓冲区溢出、整型溢出、格式化字符串攻击等缺陷。这些…

家庭主妇,宝妈在家能做什么副业有收入?

作为家庭主妇和宝妈,您可以考虑以下副业来增加收入 1. 在家兼职 您可以在家里做一些兼职工作,如数据输入、文案撰写、翻译、客服等。可以通过在线平台或社交媒体寻找这些机会。 2. 做任务 目前网上最流行的就是做任务,因为简单无门槛&…

自定义 Gradle 插件进行统一的静态代码分析

静态代码分析是一项了不起的技术, 它能让代码库更易于维护. 但是, 如果你在不同的版本库中拥有多个服务(可能由不同的团队开发), 如何才能让每个人都遵循既定的代码风格呢? 一个好办法是将所有规则封装在一个插件中, 该插件会在每个项目构建时自动执行所需的验证. 因此, 在本…

2024年第十届中西部外语翻译大赛(1)

2024年第十届中西部外语翻译大赛 竞赛信息 “由中西部翻译协会共同体指导发起,各省市译协共建学术指导委员会,2024年第十届中西部外语翻译大赛由中西部翻译协会共同体秘书处(武汉公仪网络科技有限公司)承办。” - 获奖证书样图 -…

怎么3d立面有些模型不能删除是什么原因怎么解决?---模大狮模型网

在进行3D建模和设计过程中,有时会遇到一些模型无法删除的情况,这可能会导致设计流程受阻,影响工作效率。本文将介绍在3D立面中遇到无法删除模型的原因以及解决方法,帮助您顺利解决这一问题,提高设计效率。 一、模型未正…

能自动化视频剪辑的开源工具来了 剪辑师、自媒体作者狂喜

项目简介 Funclip 是阿里巴巴通义实验室开源的一款视频剪辑工具,专门用于精准、便捷的视频切片。 它能够自动识别视频中的中文语音并允许用户根据语音内容来裁剪视频。该工具使用了阿里巴巴语音识别模型FunASR Paraformer-Large确保了剪辑的精准性。 你可以根据识…

七人拼团策略:深度解析奖励体系与互助合作机制

在七人拼团策略中,其精心设计的奖励体系是吸引众多参与者的核心动力。接下来,我们将详细解析这一模式中三种关键的奖励类型:直推奖、滑落奖和团队奖,并探讨它们背后的互助合作机制。 奖励体系解析 在七人拼团中,每一件…

内网环境ubuntu设置静态ip、DNS、路由,不影响网络访问

内网环境通常是有线的,通过服务器的ip、mac、dns地址访问网络才生效的,如果ip地址变了,就不能访问网络了。 如果你的ip地址变了,或者要防止ip变更影响网络访问,就要设置 1、依次点击右上角的电源-设置,在打…

【深度学习】SDXL中的Offset Noise,Diffusion with Offset Noise,带偏移噪声的扩散

https://www.crosslabs.org//blog/diffusion-with-offset-noise 带有偏移噪声的扩散 针对修改后的噪声进行微调,使得稳定扩散能够轻松生成非常暗或非常亮的图像。 作者:尼古拉斯古藤伯格 | 2023年1月30日 马里奥兄弟使用稳定扩散挖掘隧道。左图显示了未…

EasyExcel进阶教程

EasyExcel进阶教程 EasyExcel进阶教程概述一、关于表头1.1 多级表头1.2 ExcelProperties注解的index字段和order字段的第一个区别1.3 ExcelProperties注解的index字段和order字段的第二个区别1.4 表头单元格的合并二、动态表头三、样式设置3.1 表头样式设置3.2 数据样式设置Eas…

OpenAI DALL·E 3

本文翻译整理自:https://openai.com/index/dall-e-3/ 文章目录 一、关于 DALLE 3二、注重安全防止有害生成内部测试 三、创意掌控 一、关于 DALLE 3 1、DALLE 3 比我们以前的系统了解更多的细微差别和细节,使您可以轻松地将您的想法转化为极其准确的图像…

ubuntu quota配置磁盘配额

安装quota工具:sudo apt-get install quota这条命令会安装quota工具&#xff0c;它用于在Linux系统中管理和强制执行磁盘配额。编辑用户quota:sudo edquota -u <username> /data这条命令会打开默认的文本编辑器&#xff0c;允许你为用户liushenshen在/data文件系统上设置…

SDL系列(三)—— SDL2.0 扩展库:SDL_image与SDL_mixer

SDL_image SDL 默认支持的&#xff0c;只能打开 BMP 格式的图片 。 然而我们常见的是 Png jpg 格式的图片&#xff0c;于是我们这节完成 SDL 借用 自带的三方库 &#xff0c;来 完成加载渲染 png 等其他图片格式。 SDL_image 简介 使用 SDL_image &#xff0c;您…

大学生须知~~毕业季行李轻松寄,怎么邮寄行李省钱!

毕业季即将到来&#xff0c;告别母校告别这座城市&#xff0c;肯定恋恋不舍&#xff0c;这几年的学生生涯也留下了不少行李。怎么邮寄才便宜呢&#xff1f;&#xff1f; 记得找惠发快递呀&#xff01;因为我们平台是跟快递总部合作的&#xff0c;不管你寄大件还是快递都很便宜…

文件系统,磁盘的物理存储结构和逻辑存储结构

问题导入 在计算机中不是所有的文件都是被打开的&#xff0c;只有我们要用的文件的被打开&#xff0c;大部分文件&#xff08;当前不需要访问的文件&#xff09;&#xff0c;都在磁盘中保存着。问题是没有被打开的文件是否需要管理&#xff1f; 这就好比我有十套衣服&#xff…