针对通用目标检测算法在检测小目标时存在错检和漏检等问题,提出了一种小目标检测算法IPH(Involution Prediction Head),将其运用在YOLOv4和YOLOv5的检测头部分,在VOC2007数据集上的实验结果表明,运用IPH后的YOLOv4小目标检测精度APs(AP...针对通用目标检测算法在检测小目标时存在错检和漏检等问题,提出了一种小目标检测算法IPH(Involution Prediction Head),将其运用在YOLOv4和YOLOv5的检测头部分,在VOC2007数据集上的实验结果表明,运用IPH后的YOLOv4小目标检测精度APs(AP for small objects)相比原始算法提升了1.1%,在YOLOv5上的APs更是提升了5.9%。经智能交通检测数据集进一步检验,IPH算法和去下采样能有效提升小目标检测精度,减少错检和漏检的情况。展开更多
文摘针对通用目标检测算法在检测小目标时存在错检和漏检等问题,提出了一种小目标检测算法IPH(Involution Prediction Head),将其运用在YOLOv4和YOLOv5的检测头部分,在VOC2007数据集上的实验结果表明,运用IPH后的YOLOv4小目标检测精度APs(AP for small objects)相比原始算法提升了1.1%,在YOLOv5上的APs更是提升了5.9%。经智能交通检测数据集进一步检验,IPH算法和去下采样能有效提升小目标检测精度,减少错检和漏检的情况。
