基于改进YOLOv5的小目标检测

作者：黎学飞; 童晶; 陈正鸣^*; 包勇; 倪佳佳

来源：计算机系统应用, 2022, 31(12): 242-250.

DOI：10.15888/j.cnki.csa.008835

• 小目标检测
• 注意力机制
• 特征融合
• YOLOv5
• BiFPN

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.

• 单位
  河海大学