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基于改进YOLOv5的小目标检测算法研究
三峡大学计算机与信息学院
|
李成
由于现在大数据和GPU的快速发展,深度学习也逐渐流行起来,计算机视觉方向的研究百花齐放。目标检测是计算机视觉的研究方向之一,其中小目标检测是目标检测中的重点和难点研究方向,传统的目标检测算法有Faster RCNN、YOLO、SSD等等,尚存在着在小目标检测任务上,检测准确度、错检率、漏检率等指标不够理想的问题。分析了传统目标检测算法的优缺点,基于YOLOv5提出了一种改进的目标检测算法。实验结果表明,改进的算法相对传统算法检测速度更快、检测精度更高。
机 构:
三峡大学计算机与信息学院;
领 域:
计算机软件及计算机应用
;
关键词:
计算机视觉
;
YOLO
;
目标检测
;
YOLOv5
;
小目标检测
;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
(需下载客户端)
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长江信息通信
2021年09期
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