基于Involution Prediction Head的小目标检测算法 |
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引用本文: | 安鹤男,邓武才,管聪,姜邦彦.基于Involution Prediction Head的小目标检测算法[J].电子技术应用,2022,48(11):19-23. |
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作者姓名: | 安鹤男 邓武才 管聪 姜邦彦 |
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作者单位: | 深圳大学 电子与信息工程学院,广东 深圳518000;深圳大学 微纳光电子学研究院,广东 深圳518000 |
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摘 要: | 针对通用目标检测算法在检测小目标时存在错检和漏检等问题,提出了一种小目标检测算法IPH(Involution Prediction Head),将其运用在YOLOv4和YOLOv5的检测头部分,在VOC2007数据集上的实验结果表明,运用IPH后的YOLOv4小目标检测精度APs(AP for small objects)相比原始算法提升了1.1%,在YOLOv5上的APs更是提升了5.9%。经智能交通检测数据集进一步检验,IPH算法和去下采样能有效提升小目标检测精度,减少错检和漏检的情况。
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关 键 词: | YOLOv4 IPH 小目标检测 特征提取 注意力机制 |
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