【摘 要】
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近年来,目标检测领域的发展如火如荼。作为目标检测的重点与难点,小目标检测逐渐吸引了众多的研究者。在现实生活中,通常存在具有大量小目标的场景,比如:无人机航拍下的行人、自动驾驶时远处的车辆和交通标志等。因此,小目标检测不仅需要精度提升,也需要保证算法的实时性能。本文针对小目标的像素小、特征信息不足等问题,以单阶段目标检测方法YOLOv5为基础,提出了更有利于小目标检测的方法,在提高小目标检测精度的同
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近年来,目标检测领域的发展如火如荼。作为目标检测的重点与难点,小目标检测逐渐吸引了众多的研究者。在现实生活中,通常存在具有大量小目标的场景,比如:无人机航拍下的行人、自动驾驶时远处的车辆和交通标志等。因此,小目标检测不仅需要精度提升,也需要保证算法的实时性能。本文针对小目标的像素小、特征信息不足等问题,以单阶段目标检测方法YOLOv5为基础,提出了更有利于小目标检测的方法,在提高小目标检测精度的同时,保证算法具备一定的实时性。本文主要工作包含以下几点:1.本文从单阶段目标检测方法YOLOv5出发,介绍了其主要组成部件。此外,本文结合小目标检测常见算法对YOLOv5网络结构进行分析,并对其部分组件进行改进和实验。最后,通过实验分析,得出YOLOv5部分组件在小目标检测上存在的不足,并对后续的改进提供理论基础。2.为解决现有目标检测方法对小目标的检测效果并不出色、且大多数算法无法给出实时性反馈的问题,本文提出了基于并行卷积与快速多尺度融合的小目标检测方法。在特征提取方面,本文提出自适应空间并行卷积模块（Adaptively Spatial Parallel Convolution Module,ASPConv）,缓解小目标空间信息缺失的问题,通过多尺度感受野自适应地获取小目标的空间信息,提高对小目标的特征提取能力。同时,通过Split-Fusion子模块的设计,有效的减少了ASPConv模块的时间复杂度。在特征融合方面,本文提出了快速多尺度融合模块（Fast Multi-scale Fusion Module,FMF）缓解语义信息与空间信息融合不充分的问题。FMF模块使用两种快速上采样算子对网络所提取的多尺度特征图进行分辨率统一和融合,从而有效的提高了小目标检测能力。实验结果证明,所提出的方法在Tiny Person、Tsinghua-Tencent 100K、UAVDT和MS COCO等多个基准数据集上有效提升了小目标检测的精度,并具有较高的实时性。
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