基于改进YOLOv5的小目标检测算法研究

作者：李成

来源：长江信息通信, 2021, 34(09): 30-33.

DOI：10.3969/j.issn.1673-1131.2021.09.010

• 计算机视觉
• YOLO
• 目标检测
• YOLOv5
• 小目标检测

由于现在大数据和GPU的快速发展,深度学习也逐渐流行起来,计算机视觉方向的研究百花齐放。目标检测是计算机视觉的研究方向之一,其中小目标检测是目标检测中的重点和难点研究方向,传统的目标检测算法有Faster RCNN、YOLO、SSD等等,尚存在着在小目标检测任务上,检测准确度、错检率、漏检率等指标不够理想的问题。分析了传统目标检测算法的优缺点,基于YOLOv5提出了一种改进的目标检测算法。实验结果表明,改进的算法相对传统算法检测速度更快、检测精度更高。