【摘 要】
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随着深度学习的不断发展,目标检测技术逐步从传统手工检测方法向基于深度神经网络的检测方法转变。在众多基于深度学习的目标检测算法中,单阶段目标检测算法因其网络结构简单、运行速度快以及更高的检测效率被广泛使用。但现阶段的单阶段目标检测由于小目标包含特征信息少、细节信息不明显、数据集中所占的比例少以及定位精度要求高等原因,导致对小目标的检测效果不理想,检测模型最终的检测精度低。针对目前单阶段目标检测算法在
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随着深度学习的不断发展,目标检测技术逐步从传统手工检测方法向基于深度神经网络的检测方法转变。在众多基于深度学习的目标检测算法中,单阶段目标检测算法因其网络结构简单、运行速度快以及更高的检测效率被广泛使用。但现阶段的单阶段目标检测由于小目标包含特征信息少、细节信息不明显、数据集中所占的比例少以及定位精度要求高等原因,导致对小目标的检测效果不理想,检测模型最终的检测精度低。针对目前单阶段目标检测算法在检测小目标方面存在的问题。本文以YOLOv5单阶段目标检测算法为基础框架,针对小目标检测中存在的问题,做出相关改进,本文主要的研究工作如下:1.针对小目标特征在训练过程中出现消失的问题,提出一种嵌入可变形卷积模块的YOLOv5（DCN-YOLOv5）的小目标检测方法。通过将传统卷积模块替换为可变形卷积模块,对浅层语义信息较弱的特征图进行有效性的检查,并对有效的感受野进行加权处理,在特征融合过程中,将会有更多有用的浅层特征图进行融合。实验结果表明,针对小目标特征容易在训练中消失的问题,DCN-YOLOv5方法极大的保留了浅层的特征,在特征融合时,更多包含浅层语义信息的特征图被送入分类网络。2.针对小目标检测时未有效利用小目标周围上下文信息的问题,提出一种基于多尺度有效上下文融合的改进DCN-YOLOv5算法。该方法在预处理阶段使用复制粘贴策略和过度采样,对数据集中的小目标进行扩充,在特征融合阶段,使用多尺度有效上下文融合模块对小目标周围的有效上下文信息进行四种尺度的提取,最后进行堆叠。实验结果表明,与改进前的DCN-YOLOv5算法相比,改进后的算法对小目标的检测效果提高,同时检测精度也有所提升。图[21]表[11]参[78]
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