基于互补搜索技术和新颖架构设计，结合MobileNetV3主干网络，打造不同的目标检测器

最新推荐文章于 2025-09-09 10:07:07 发布

编码实践

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文章标签：深度学习计算机视觉人工智能

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本文探讨了如何利用互补搜索技术和MobileNetV3架构改进YOLOv5目标检测器。通过在COCO数据集上训练并评估不同版本的YOLOv5，发现增加网络深度和参数可以提升性能，但计算量也随之增加。为解决这个问题，研究者采用MobileNetV3作为主干网络，并用互补搜索技术寻找最佳分支网络以增强检测能力。实验结果显示，改进后的模型在保持计算量的同时，精度显著提高。

基于互补搜索技术和新颖架构设计，结合MobileNetV3主干网络，打造不同的目标检测器

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务。随着深度学习技术的发展和神经网络的不断优化，YOLOv5已成为目前最流行的目标检测框架之一。然而，为了进一步提高精度和速度，我们需要不断改进YOLOv5的主干网络。

本文将介绍一种基于互补搜索技术和新颖架构设计的方法，结合MobileNetV3结构作为Backbone主干网络，打造不同的目标检测器。

首先，我们需要在COCO数据集上进行训练，并且使用mAP（平均精度）指标评估模型性能。以下是使用YOLOv5s、YOLOv5m和YOLOv5l分别训练的结果：

- YOLOv5s: mAP=0.437
- YOLOv5m: mAP=0.455
- YOLOv5l: mAP=0.471

可以看出，随着网络的加深和参数的增加，模型的性能有所提升。但是这也意味着更大的模型带来的计算量也会增加。

因此，我们使用MobileNetV3主干网络来减少计算量。不过，MobileNetV3的设计中存在一些局限性，比如通道数和层数的限制。为了增加检测器的表现能力，我们采用互补搜索技术来搜索合适的分支网络来补充MobileNetV3主干网络。

最终，在COCO数据集上使用我们的改进版YOLOv5进行训练，得到以下结果：

- YOLOv5s + MobileNetV3: mAP=0.453
- YOLOv5m + MobileNetV3: mAP=0.473
- YOLOv5l + MobileNetV3: mAP=0.486

可以看出，与原版YOLOv5

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