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基于改进的YOLOv5s的夜间行人目标识别算法研究
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作者 刘文骄 廖义奎 +2 位作者 梅欢子 胡昌瑞 徐钲槟 《现代计算机》 2024年第18期1-7,76,共8页
针对传统夜间行人识别过程中存在的方法识别速度慢、精度低、识别效果差的问题,提出了一种改进的YOLOv5s夜间行人识别算法。首先采用C3CSGC模块替换YOLOv5s原网络模型中的C3模块。其次,将YOLOv5s的损失函数CIoU换为EIoU。最后,将YOLOv5... 针对传统夜间行人识别过程中存在的方法识别速度慢、精度低、识别效果差的问题,提出了一种改进的YOLOv5s夜间行人识别算法。首先采用C3CSGC模块替换YOLOv5s原网络模型中的C3模块。其次,将YOLOv5s的损失函数CIoU换为EIoU。最后,将YOLOv5s模型的特征金字塔换成加权双向特征金字塔BiFPN。实验结果表明,对于夜间行人识别算法的改进,针对原始的YOLOv5s模型准确率,召回率分别提升了4.1%和5.9%,mAP_0.5值提升了7.2%,参数量由7012825变为3604758,模型大小由14.4 M变为7.5 M,说明了改进算法对夜间行人识别的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 夜间行人识别 YOLOv5s C3CSGC BiFPN 损失函数
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