本文提出了一种改进YOLOv5的水面小目标检测算法.在网络结构上对浅层特征进行融合,新增一个检测头用于微小目标的检测.利用ConvMixer的结构特性,设计C3_CML模块用于取代原主干网络和颈部网络中特定位置的C3模块,通过增强图像特征信息空...本文提出了一种改进YOLOv5的水面小目标检测算法.在网络结构上对浅层特征进行融合,新增一个检测头用于微小目标的检测.利用ConvMixer的结构特性,设计C3_CML模块用于取代原主干网络和颈部网络中特定位置的C3模块,通过增强图像特征信息空间通道位置关系的提取能力,从而提升对有效目标区域的关注,同时降低模型复杂度.设计了新的损失函数,综合使用IOU(intersection over union)和NWD(normalized wasserstein distance)作为新的边界框损失评价指标,降低对小目标位置偏差的敏感性,显著提高小目标的检测性能.结果表明:相比原始YOLOv5算法,改进后的算法有效减少了水面密集小目标和极小目标的漏检率,同时检测精度得到了显著提高.展开更多
文摘本文提出了一种改进YOLOv5的水面小目标检测算法.在网络结构上对浅层特征进行融合,新增一个检测头用于微小目标的检测.利用ConvMixer的结构特性,设计C3_CML模块用于取代原主干网络和颈部网络中特定位置的C3模块,通过增强图像特征信息空间通道位置关系的提取能力,从而提升对有效目标区域的关注,同时降低模型复杂度.设计了新的损失函数,综合使用IOU(intersection over union)和NWD(normalized wasserstein distance)作为新的边界框损失评价指标,降低对小目标位置偏差的敏感性,显著提高小目标的检测性能.结果表明:相比原始YOLOv5算法,改进后的算法有效减少了水面密集小目标和极小目标的漏检率,同时检测精度得到了显著提高.
