基于轻量级网络的小目标检测算法

针对YOLOv5算法在检测小目标时存在准确率较低的情况，提出旨在提高小目标检测准确率的轻量级网络KOS-YOLOv5算法。首先采用K-means++聚类技术选择一组合适的锚框尺寸作为模型的先验，对小目标实现更精确的锚框尺寸，使模型能适应不同大小的目标；其次利用简化正负样本分配策略（SimOTA）进行动态样本匹配，更好地优化损失函数；最后将空间上下文金字塔（SCP）模块集成到算法检测层中，促使骨干网络更加关注小目标的特征信息，用以增加目标特征提取能力，提高目标的检测准确率。结果表明，改进后的KOS-YOLOv5算法与传统的YOLOv5模型进行比较，算法在检测精确度（P）方面提高了4%，召回率（R）方面提高了2.4%，平均检测精度（mAP）提高了3.1%，损失函数值（Loss）降低了5%，最终检测精度为95.38%。