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题名基于Ghost模块的改进YOLOv5目标检测算法
被引量：9
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作者
李宇翔
王帅
陈伟
田子建
侯麟朔
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机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
内蒙古煤矿安全监察局鄂尔多斯监察分局
中国矿业大学计算机科学与技术学院
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出处
《现代电子技术》
2023年第3期29-34,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(52074305)。
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文摘
现有以YOLOv5为代表的目标检测技术,存在骨干网络对特征提取不充分以及颈部层未高效融合浅层位置信息和深层高级语义信息等问题,这会导致检测精度较低,小目标误检、漏检。针对此问题,从兼顾实时性与检测精度出发,对YOLOv5进行改进,提出一种改进网络YOLOv5-CBGhost。首先在骨干网络中引入Ghost模块对模型进行轻量化处理,引入CA模块来更好地获得全局感受野,提高模型获取目标位置的准确度;然后借鉴双向加权特征金字塔网络,对原PAN结构进行改进,有效减少了特征冗余以及参数量,并通过跨层加权连接融合更多特征,提高了模型的目标检测精度;最后,增加多检测头以获取图片更丰富的高层语义信息,有效增加了检测精度。通过在PASCAL VOC2007+2012数据集上实验,YOLOv5-CBGhost的目标精度达到81.8%,相较于YOLOv5s,提高了3.0%,计算量减少42.5%,模型大小减少3.5%。
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关键词
目标检测
YOLOv5改进
Ghost模块
模型处理
pan结构改进
特征融合
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Keywords
target detection
YOLOv5 improvement
Ghost module
model processing
pan structure improvement
feature fusion
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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