改进YOLOv5，利用HRNet高分辨率特征金字塔的全新物体检测突破

最新推荐文章于 2025-02-05 00:15:00 发布
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分类专栏： 目标检测YOLO改进实战 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 人工智能 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guorui_java/article/details/130959841
本文探讨了如何将HRNet与YOLOv5结合，以改进物体检测的精度。HRNet通过高分辨率特征金字塔网络提高检测精度，而YOLOv5以其轻量级架构和高速度著称。文章详细分析了两种模型的架构、优缺点，并展示了HRNet如何改善YOLOv5的检测性能。实验结果表明，HRNet在YOLOv5中作为特征提取网络能显著提高检测精度，尤其是在AP75指标上。然而，YOLOv5仍面临长尾问题、多尺度问题和抗干扰性问题，留有改进空间。

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目录

大家好，我是哪吒。

🏆本文收录于，目标检测YOLO改进指南。

本专栏均为全网独家首发，内附代码，可直接使用，改进的方法均是2023年最近的模型、方法和注意力机制。每一篇都做了实验，并附有实验结果分析，模型对比。

随着计算机视觉技术的不断发展，物体检测已经成为了人工智能领域中一个非常重要的任务。物体检测通常是指从图像或视频中自动识别和定位物体的过程，是许多计算机视觉和人工智能任务的基础，包括目标跟踪、行为识别、自动驾驶等。

在物体检测中，HRNet和YOLOv5都是当前非常流行的两个深度学习模型。HRNet通过构建深度可分离卷积和高分辨率特征金字塔网络来提高检测精度，而YOLOv5则采用了一种轻量级的检测方法，具有快速、精度高等优势。

本文将对HRNet和YOLOv5的架构、特点和局限性进行详细介绍，并探讨HRNet在YOLOv5中的应用与改进。同时，我们将以实验结果为依据来分析这种结合方式是否能够有效提高物体检测的精度。

一、介绍

1、物体检测的背景与重要性

物体检测是计算机视觉领域中一个非常基础和重要的任务，在许多实际应用中都得到了广泛的应用࿰

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YOLOv5改进 | 图像去雾 | MB-TaylorFormer改善YOLOv5高分辨率和图像去雾检测
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通过将 MB-TaylorFormer 模块嵌入 YOLOv5 的骨干网络中，模型可以更好地捕捉图像的全局特征和细节信息，从而增强其在高分辨率图像和模糊图像上的目标检测能力。为此，本文提出了一种基于 MB-TaylorFormer 的 YOLOv5 增强模型（MB-TaylorFormer-YOLOv5），旨在提升模型在高分辨率和图像去雾场景下的目标检测性能。MB-TaylorFormer-YOLOv5 模型的实现主要涉及将 MB-TaylorFormer 模块嵌入 YOLOv5 的骨干网络中。
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06-17 1333
与此同时，加州大学默塞德分校 (Y. Yang & Newsam，2010)和 NWPU-RESISC45(Cheng 等人，2017a)数据集促进了 场景分类，而 ISPRS Vaihingen (Rottensteiner et al., 2012) 和 38-Cloud 数据集(Mohajerani et al., 2018)为深度学习模型的开发奠定了道路 遥感图像语义分割。然而，缺点 是它包含一些小尺寸的物体，这些物体没有标记，因为它们的尺寸只是一个 几个像素(例如，⻋辆类别)。
基于Python和PyTorch的实现示例，结合YOLOv8进行人体检测、HRNet进行姿态估计，以及LSTM进行时间序列分析。
最新发布
m0_68894275的博客
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再谈HRNet遥感图像语义分割
爱CV
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