【摘 要】
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将YOLOv5算法应用于行人检测的实验研究.首先,在YOLO网络的输入端对数据集图像Mosaic数据增强、自适应缩放、自适应锚框计算,并利用创新的Focus结构对图像进行切片操作,增加其维度.然后,在Neck部分采用FPN+PAN结构进行卷积操作,加强网络特征融合的能力.最后,在输出端利用GIOU_Loss函数优化网络参数,加速模型收敛.实验结果分析可知,基于YOLOv5的行人检测方法准确率更高,速度更快.
【机 构】
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200093 上海市 上海理工大学 机械工程学院
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将YOLOv5算法应用于行人检测的实验研究.首先,在YOLO网络的输入端对数据集图像Mosaic数据增强、自适应缩放、自适应锚框计算,并利用创新的Focus结构对图像进行切片操作,增加其维度.然后,在Neck部分采用FPN+PAN结构进行卷积操作,加强网络特征融合的能力.最后,在输出端利用GIOU_Loss函数优化网络参数,加速模型收敛.实验结果分析可知,基于YOLOv5的行人检测方法准确率更高,速度更快.
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