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基于改进YOLOv5的行人检测方法研究
1
作者
薛继伟
薛鹏杰
胡馨元
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2024年第7期101-109,共9页
针对行人检测中出现的目标遮挡和小尺度目标漏检等现象,提出一种基于YOLOv5改进的行人检测模型DROE-YOLO。在YOLOv5的C3模块中引入了Res2Net的残差结构以增强网络对行人目标的表征能力。采用Dynamic Head作为YOLOv5的检测头,提高检测的...
针对行人检测中出现的目标遮挡和小尺度目标漏检等现象,提出一种基于YOLOv5改进的行人检测模型DROE-YOLO。在YOLOv5的C3模块中引入了Res2Net的残差结构以增强网络对行人目标的表征能力。采用Dynamic Head作为YOLOv5的检测头,提高检测的准确性和鲁棒性。在标签分配策略方面采用了Simplified OTA方法,可以更准确地匹配真实框与预测框。最后,使用soft-NMS+EIOU的方法,进一步提高行人目标的检测准确率。在CrowdHuman数据集上的实验结果表明,DROE-YOLO在行人检测任务上取得了较好的效果。与基准模型相比,在增加少量参数的情况下,DROE-YOLO模型的检测精度提升了3.3%,召回率提升了6.5%,相比原模型更适用于实际的行人检测任务。
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关键词
行人检测
Res2Net
dynamic-head
Simplified-OTA
Soft-NMS
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5的行人检测方法研究
1
作者
薛继伟
薛鹏杰
胡馨元
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2024年第7期101-109,共9页
基金
黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目(2022TSTD-03)。
文摘
针对行人检测中出现的目标遮挡和小尺度目标漏检等现象,提出一种基于YOLOv5改进的行人检测模型DROE-YOLO。在YOLOv5的C3模块中引入了Res2Net的残差结构以增强网络对行人目标的表征能力。采用Dynamic Head作为YOLOv5的检测头,提高检测的准确性和鲁棒性。在标签分配策略方面采用了Simplified OTA方法,可以更准确地匹配真实框与预测框。最后,使用soft-NMS+EIOU的方法,进一步提高行人目标的检测准确率。在CrowdHuman数据集上的实验结果表明,DROE-YOLO在行人检测任务上取得了较好的效果。与基准模型相比,在增加少量参数的情况下,DROE-YOLO模型的检测精度提升了3.3%,召回率提升了6.5%,相比原模型更适用于实际的行人检测任务。
关键词
行人检测
Res2Net
dynamic-head
Simplified-OTA
Soft-NMS
Keywords
pedestrian-detection
Res2Net
dynamic-head
Simplified-OTA
Soft-NMS
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv5的行人检测方法研究
薛继伟
薛鹏杰
胡馨元
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2024
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