| 基于YOLOv5s的轻量化红外图像行人目标检测研究 |
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| 引用本文： | 胡焱,赵宇航,胡皓冰,巩银,孙寰宇.基于YOLOv5s的轻量化红外图像行人目标检测研究[J].激光与红外,2024,54(2):295-301. |
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| 作者姓名： | 胡焱 赵宇航 胡皓冰 巩银 孙寰宇 |
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| 作者单位： | 1.中国民用航空飞行学院航空电子电气学院,四川 广汉 618307；2.西藏航空有限公司,四川 成都 610202；3.山东航空股份有限公司,山东 济南 250107 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(No.62061003)；四川省科技计划重点研发项目(No.2021YFG0192)；校级大学生新创业项目(No.S202210624201)资助。 |
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| 摘 要： | 基于红外图像的行人识别是现代安防系统的重要组成部分。在计算资源受限场景，由于红外行人检测算法中模型尺寸的影响，检测精度与部署难度往往难以平衡。针对此问题，本文提出了一种基于YOLOv5s的轻量化目标检测算法：首先引入MobileNetv3轻量化特征提取网络，并使用深度可分离卷积减小模型尺寸，使其更易部署至CPU设备；其次，将最近邻插值上采样方式替换为CARAFE(Content-Aware ReAssembly of FEatures),明显提升了图像重建效果；最后使用EIOU Loss作为边界框损失函数改善模型回归性能。本文在采样后的LLVIP红外行人图像数据集上进行了测试：对于红外图像下的行人目标，本文在保持高检测精度(AP=95.4%)的同时，模型大小减少80.6%,参数量减少82.8%;在使用CPU平台进行推理时，推理速度提升43.3%,且检测多尺度目标的性能有所提升。以上两方面结果验证了算法的有效性。
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| 关 键 词： | 红外行人检测 YOLOv5 MobileNetv3 轻量化 |
Research on pedestrian target detection in lightweight infrared images based on YOLOv5s |
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| HU Yan,ZHAO Yu-hang,HU Hao-bing,GONG Yin,SUN Huan-yu.Research on pedestrian target detection in lightweight infrared images based on YOLOv5s[J].Laser & Infrared,2024,54(2):295-301. |
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| Authors: | HU Yan ZHAO Yu-hang HU Hao-bing GONG Yin SUN Huan-yu |
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