基于YOLOv5s模型的车辆类型检测算法

作者：刘鹤; 李建义^*

来源：廊坊师范学院学报(自然科学版), 2022, 22(03): 24-34.

• 车辆类型检测
• YOLOv5s
• Ciou
• Giou
• mAP

为提高车辆类型检测的精度与速度，提出一种基于YOLOv5s的改进算法。传统YOLOv5s使用Giou作为损失函数，当两个目标边界框出现包含关系，或长宽高相同时，差集会变为0，无法准确预测车型。使用Ciou代替Giou作为边界框回归损失函数，解决了边界框相互包含与长宽等比的问题。实验结果表明，在保持置信度不变的情况下，mAP的值较原YOLOv5s上升了1%，收敛速度提升了20%，具有明显的优势，可以满足交通车辆类型检测实时性与精确性的需求。

• 单位
  北华航天工业学院