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基于YOLOv5改进的轻量级目标检测模型
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作者 厉振坤 付芸 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2023年第6期70-76,共7页
目标检测在计算机视觉中具有广泛的应用,而YOLOv5是目标检测领域中的经典模型。然而,YOLOv5的参数量较大,不适合应用于自动驾驶等领域,因此,基于YOLOv5改进了一个轻量级的目标检测模型。首先,使用ShuffleNetv2替换了原有的CSPDarknet53... 目标检测在计算机视觉中具有广泛的应用,而YOLOv5是目标检测领域中的经典模型。然而,YOLOv5的参数量较大,不适合应用于自动驾驶等领域,因此,基于YOLOv5改进了一个轻量级的目标检测模型。首先,使用ShuffleNetv2替换了原有的CSPDarknet53主干网络,从而降低了网络计算量。其次,使用轻量级增加精度的架构Stem Block。再次,在特征提取网络的末端加入了Coordinate Attention,使其更好地聚焦图像中重要信息。最后,使用二元交叉熵损失函数,突出类别互斥的差异。实验结果表明,相比于YOLOv5方法,改进的模型mAP只降低0.08,fps达到了91。因此改进的模型在大幅度降低参数和计算量的同时,取得了理想的检测精度。 展开更多
关键词 目标检测 轻量化网络 YOLOv5 voc2007数据
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