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杂志ISSN号
基于YOLOv5的行人检测方法研究
作者姓名:
朱行栋
作者单位:
1.上海理工大学机械工程学院200093;
摘 要:
将YOLOv5算法应用于行人检测的实验研究。首先,在YOLO网络的输入端对数据集图像Mosaic数据增强、自适应缩放、自适应锚框计算,并利用创新的Focus结构对图像进行切片操作,增加其维度。然后,在Neck部分采用FPN+PAN结构进行卷积操作,加强网络特征融合的能力。最后,在输出端利用GIOU_Loss函数优化网络参数,加速模型收敛。实验结果分析可知,基于YOLOv5的行人检测方法准确率更高,速度更快。
关 键 词:
行人检测
切片操作
YOLOv5
优化网络
特征融合
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