基于轻量级网络的小目标检测算法OACSTPCD
Small object detection algorithm based on lightweight network
针对YOLOv5算法在检测小目标时存在准确率较低的情况,提出旨在提高小目标检测准确率的轻量级网络KOS-YOLOv5算法.首先采用K-means++聚类技术选择一组合适的锚框尺寸作为模型的先验,对小目标实现更精确的锚框尺寸,使模型能适应不同大小的目标;其次利用简化正负样本分配策略(SimOTA)进行动态样本匹配,更好地优化损失函数;最后将空间上下文金字塔(SCP)模块集成到算法检测层中,促使骨干网络更加关注小目标的特征信息,用以增加目标特征提取能…查看全部>>
In view of the low accuracy of YOLOv5 algorithm in detecting small objects,a lightweight network KOS-YOLOv5 which aims to improve the accuracy of small object detection is proposed.The K-means++ clustering technology is used to select a set of appropriate anchor box sizes as priors for the model,achieving more accurate anchor box sizes for small objects and enabling the model to adapt to objects with different sizes.A simplified positive-negative sample assi…查看全部>>
关玉明;王肖霞;杨风暴;吉琳娜;丁春山
中北大学 信息与通信工程学院, 山西 太原 030051中北大学 信息与通信工程学院, 山西 太原 030051中北大学 信息与通信工程学院, 山西 太原 030051中北大学 信息与通信工程学院, 山西 太原 030051江苏自动化研究所, 江苏 连云港 222006
电子信息工程
小目标检测轻量级网络特征提取优化损失函数YOLOv5K-means++
small object detectionlightweight networkfeature extractionoptimized loss functionYOLOv5K-means++
《现代电子技术》 2024 (1)
面向机载LiDAR数据地物智能分类的多特征可能性分布合成
44-50,7
国家自然科学基金项目(61972363)中央引导地方科技发展资金项目(YDZJSX2021C008)中北大学研究生科技立项项目(20221832)
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