一种基于YOLOv5的家用物体检测优化算法

作者：胡继港; 杨杰^*; 祝晓轩

来源：青岛大学学报(工程技术版), 2023, 38(02): 26-36.

DOI：10.13306/j.1006-9798.2023.02.004

• 家用物体检测
• YOLOv5
• Ghost卷积
• CBAM注意力模块

针对现有家用物体检测算法模型存在的计算量大和对小目标检测效果不佳等问题，本文提出了一种基于YOLOv5的家用物体检测优化算法。采用轻量级的GhostBottleneck,代替Bottleneck结构，降低网络参数。同时，添加卷积注意力模块，强化小目标物体的特征信息，从而提高对家用小物体的检测性能。为了证明该算法的有效性，采用YOLOv5m＿G、YOLOv5m＿GC＿a和YOLOv5m＿GC＿b 3种网络模型，在自建的家用物体数据集的训练集和验证集中进行训练，并在测试集上对模型的性能进行对比分析。研究结果表明，在保证检测精度的前提下，改进后的算法YOLOv5m＿GC＿b与原始的YOLOv5m算法相比，参数量降低了30%,计算量降低了37%,有效降低了参数量和计算量，便于更好地部署在嵌入式设备中，提高了对家用小物体的检测性能，该研究具有一定的创新性。

• 单位
  机电工程学院; 青岛大学