小目标下采样改进,yolov5小目标检测改进

小目标下采样改进,yolov5小目标检测改进

检测小物体的另一个重要策略是将图像分成批。此操作称为平铺，并用作预处理步骤。 Tiles有效地将探测器聚焦在小物体上，但允许您将输入分辨率保持在能够快速运行的范围内。众所周知，YOLOv5会缩放输入图像并将其采样降低32倍。 对于一些高分辨率的遥感/无人机图像，小目标很难训练识别。 让我们试试这篇博文YOLOV5

通过增加训练集中小目标样本的类型和数量，也可以提高小目标检测的性能。 有两种简单粗暴的方法：针对COCO数据集中包含小目标的图像数量较少的问题，采用过采样策略：在不同采样比例进行FPN时，不应该简单地将两者相加或串联。 例如，对于小目标，应该引入更多的浅层信息，以增加浅层网络的权重；对于大目标，则相反。

≥﹏≤ 2.2改进的YOLOv5slogend人脸检测模型原来的YOLOv5s网络从第三次下采样开始进行特征融合和检测层输出，因为浅层特征图有轮廓、颜色等更详细的语义信息，这是基于小目标检测的。 改进的YOLOv5小麦穗计数检测方法.pdf，基于小目标检测和改进的YOLOv5小麦穗计数检测方法，主要包括从不同角度采集田间小麦穗头的图像；利用数据增强对采集到的小麦穗图像的数量进行图像增强

ˇωˇ 提出在原模型的基础上采用感受场融合策略并添加多组并行卷积来改进ASPP模块，在解码器模块中添加FA注意力机制以充分挖掘不同特征的信息，改进上采样策略，并使用基于sub的模块凸优化29。yolov5使用8、16、32倍下采样后输出的featuremaps进行subs也就是说，对于大、中、小尺度的特征图，其感受野大小为8、16、32，而遥感图像中的小目标一般只有几个

8.s3：改进eyolox网络检测小目标。主干网络使用csprepresnet网络来加速模型推理，同时提高网络检测精度；去掉pan-fpn层中用于下采样的卷积，并使用无参数下采样。 采样方法减少了参数。我们在训练过程中通过相对较少的小目标进行过采样来解决小样本的问题。 这种方法是减轻MSCOCO数据集并提高小物体检测性能的最便宜且最直接的方法。 在实验中，我们改变了过采样率