基于改进YOLOv5的目标检测算法研究

YOLOv5是目前单阶段目标检测性能较好的算法,但对目标边界回归的精确度不高,难以适用对预测框交并比要求较高的场景.基于YOLOv5算法,提出一种对硬件要求低、模型收敛速度快、目标框准确率高的新模型YOLO-G.改进特征金字塔结构(FPN),采用跨层级联的方式融合更多的特征,一定程度上防止了浅层语义信息的丢失,同时加深金字塔深度,对应增加检测层,使各种锚框的铺设间隔更加合理;其次把并行模式的注意力机制融入到网络结构中,赋予空间注意力模块和通道注意力模块相同的优先级,以加权融合的方式提取注意力信息,使网络可根据对空间和通道注意力的关注程度得到混合域注意力;通过降低网络的参数量和计算量对网络进行轻量化处理,防止因模型复杂度提升造成实时性能的损失.使用PASCAL VOC的2007、2012两个数据集来验证算法的有效性,YOLO-G比YOLOv5s的参数量减少了4.7％,计算量减少了47.9％,而mAP@0.5提高了3.1个百分点,mAP@0.5:0.95提高了5.6个百分点.