【摘 要】
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目标检测是计算机视觉任务之一,在工业界具有广泛的应用价值。目前,基于卷积神经网络的目标检测算法成为主流,YOLO系列目标检测算法广泛采用了卷积神经网络,在保持检测精度的同时有较快的检测速度。YOLOv5是YOLO系列中最成熟的高性能实时目标检测算法,在工业界被广泛的应用。在目标检测中,分类任务和定位任务的关注点不同,但YOLOv5的检测头中分类任务与定位任务共用了同一个分支,并且检测的置信度与定位
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目标检测是计算机视觉任务之一,在工业界具有广泛的应用价值。目前,基于卷积神经网络的目标检测算法成为主流,YOLO系列目标检测算法广泛采用了卷积神经网络,在保持检测精度的同时有较快的检测速度。YOLOv5是YOLO系列中最成熟的高性能实时目标检测算法,在工业界被广泛的应用。在目标检测中,分类任务和定位任务的关注点不同,但YOLOv5的检测头中分类任务与定位任务共用了同一个分支,并且检测的置信度与定位精度之间的相关性较低,这影响了模型的检测精度。本文提出了DDH-YOLOv5目标检测算法,解决了YOLOv5中存在的问题,主要做了以下工作:（1）本文提出了一种全新设计的解耦头,解耦头可以在空间上分离分类任务和定位任务的梯度流,使两个任务在不相互影响的情况下自适应地在空间中寻找最优解,因此检测精度更高并且收敛速度更快。与YOLOv5相比,本文提出的DDH-YOLOv5m和DDH-YOLOv5l使用新设计的解耦头,在PASCAL VOC2007数据集上的平均精度（AP）分别提高了1.5和0.7。（2）本文提出了检测头的双IoU感知结构。在检测头的回归分支中额外添加了一条Io U感知路径来预测每个回归锚的Io U,将预测的Io U与物体的置信度相乘得到新的置信度,从而在不增加参数和运算量的情况下增加了分类和定位之间的相关性。使用双Io U感知和全新设计的解耦头整合成的全新检测头（DDH）,DDH-YOLOv5m和DDH-YOLOv5l在PASCAL VOC2007数据集上的平均精度（AP）分别可以调高2.4和1.3。（3）本文设计并开发了以DDH-YOLOv5目标检测算法和DeepSort目标追踪算法为核心的目标检测系统,训练模型采用了PASCAL VOC2007数据集,可检测猫、狗、汽车、飞机和行人等共计20个类别。系统不仅可以对本地图片、视频文件以及摄像头进行检测,还实现了目标追踪、检测统计、检测类别设定、帧数统计等功能。系统各个功能模块的测试表明,本文开发的目标检测系统功能完善,检测结果准确且高效。
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