基于改进YOLOv5的行人检测算法
任维民
钟国韵
朱伟东
杜婷婷
东华理工大学信息工程学院 南昌 330013
摘要：针对现有目标检测算法在复杂场景下检测精度低的问题,提出一种改进YOLOv5的行人检测算法.首先,引入坐标注意力机制,提高对图像中行人目标区域的定位和识别能力;其次,通过四尺度检测层,增加感受野,进一步提高对小尺度行人的检测精度;然后,使用EIoU代替CIoU作为边界框回归损失函数,有效解决了CIoU中对于纵横比的模糊定义;最后,使用Soft-NMS算法加强对重叠区域的识别能力.实验结果表明,改进后算法在VOC 2007行人数据集的精确率和平均精度均值达到了84.3％和95.3％,相比于原始YOLOv5算法提高了8.7％和5.4％,可以更好地应用在行人检测任务.
关键词：行人检测YOLOv5注意力机制Soft-NMS
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61662002)江西省自然科学基金(20171BAB202005)江西省教育厅科技项目(GJJ170443)江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心开放基金项目(JETRCNGDSS201802)江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放基金项目(JELRGBD201701)
论文发表日期：2022-11-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 2404-2410 )
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