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一种基于改进YOLOv5的小目标检测系统及方法
摘要文本
为解决复杂场景下小目标检测效果不佳和漏检问题，本申请提出一种基于改进YOLOv5的小目标检测方法，该方法以YOLOv5为基准模型，针对小目标特征进行增强设计，首先，设计了融合坐标注意力的特征提取模块，抑制无关信息的干扰，保留待检测目标更多关键特征，提高检测精度；其次，重建颈部检测网络，在预测部分增加小目标预测层，以提升模型对小目标的检测能力；最后引入多尺度净化模块抑制多尺度特征融合后的冲突信息，防止小目标淹没在冲突信息中，结合通道和空间自适应融合来抑制冲突信息，从而提高特征的判别性。
申请人信息
- 申请人:北京新数科技有限公司
- 申请人地址:100012 北京市朝阳区红军营南路15号院2号楼1层111室
- 发明人: 北京新数科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于改进YOLOv5的小目标检测系统及方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311401134.X |
| 申请日 | 2023/10/26 |
| 公告号 | CN117523267A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 北京新数科技有限公司 |
| 发明人 | 奚园园; 段天毅; 史金帅 |
| 地址 | 北京市朝阳区红军营南路15号院2号楼1层111室 |
专利主权项内容
1.一种基于改进YOLOv5的小目标检测系统，其特征在于：该系统包括融合坐标注意力的特征提取模块、重建颈部检测网络模块、多尺度特征净化模块，其中：(1)融合坐标注意力的骨干网络模块，该模块包括坐标信息嵌入子模块和坐标注意力生成子模块，并以位置信息作为输入，坐标注意力生成子模块在水平与垂直方向上分别进行特征聚合，再利用压缩激励注意力模块生成两个方向上的权重向量，并最终将两个方向的权重向量分别乘以特征图进行加权获得输出；(2)重建检测层模块，该模块以YOLOv5原有检测头为基础，新增一层检测小目标的检测层，满足小目标检测要求；(3)多尺度特征净化模块，该模块对图像的全局空间信息进行聚合，再利用拼接和卷积操作将所有特征的通道数压缩，随后与并联的通道提纯子模块和空间提纯子模块连接，获得聚合图像的全局空间信息，滤除特征的冲突信息。