目录

概要

Motivation

整体架构流程

技术细节

小结

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论文地址：基于改进YOLOv5算法的密集动态目标检测方法 - 中国知网 (cnki.net)

概要

目的：提出一种基于 YOLOv5改进的检测算法，解决密集动态目标检测精度低及易漏检的问题。

方法：在 YOLOv5的主干网络中使用 QARepNeXt结构提高深度学习模型训练速度；引入 S2-MLPv2注意力机制改善遮挡情况下检测效果差的问题；将具有动态聚焦机制的边界回归损失函数 Wise-IoU 替代 原有损失函数提高收敛速度。

结果：通过在公开数据集上的实验验证，改进算法在密集行人检测任务中表现出了更高的检测精度、更低的漏检率和更好的检测效果。相较于原始YOLOv5s网络模型，改进后的算法模型在复杂环境下展示了更强的鲁棒性和泛化能力，能够有效应用于密集动态目标检测及其相关领域。

结论：通过引入QARepNeXt结构、S2-MLPv2注意力机制和Wise-IoU损失函数，优化了YOLOv5s网络，提升了密集动态目标检测的性能。这一改进算法在实际应用中具有重要的潜力，尤其在行人检测等密集场景下表现出色，为相关领域的研究提供了新的思路和方法。

Motivation

• 密集动态目标检测，遮挡导致的检测精度低和漏检率高。
• 于行人尺度较小,检测难 度也增加。

整体架构流程

一种基于改进YOLOv5s算法的密集动态目标检测方法。主要改进包括：

1. 主干网络优化：引入QARepNeXt模块，增强网络特征提取和融合能力，提高检测精度。
2. 特征融合阶段改进：加入S2-MLPv2注意力机制，有效提取图像关键信息，提高对遮挡目标的关注度。
3. 损失函数替换：采用Wise-IoU损失函数，提高模型的收敛能力和检测精度。

技术细节

YOLOv5原始主干网络采用3×3的卷积模块，对非密集场景下的目标识别任务具有出色的能力，但在密集场景和被识别物有遮挡的情况下很难提取到有效特征信息，为此论文研究对传统的 RepVGG 结构进行修改，引入更加友好的量化感知模块 QARepNeXt。

为使网络具有更好的量化性能，引用一种在 RepVGG 的基础上改进的网络结构 QARepVGG(Quantization-AwareRepVGG)，不会在训练过程中遭受量化崩溃，与 RepVGG 结构相比其量化性能得到很大程度的提升。

为提高特征信息的利用率，研究引入 S2-MLPv2注意力机制模块。

在对画面中的目标进行检测时，由于视野内可能存在多个目标,算法会生成多个预测框。为了消除冗 余的预测框，通常需要采用非极大值抑制(Non-MaximumSuppression，NMS)方法。NMS算法会根据预 测框的置信度和重叠度进行筛选，保留置信度最高的预测框，并去除与其重叠度高的其他预测框，从而得 到最终的检测结果。这样可以有效地去除冗余的预测框，提高检测的准确性和效率。

小结

针对密集动态目标检测精度低及易漏检的问题，本研究提出了一种基于 YOLOv5s 网络改进的算法模型。改进的算法模型在以下几个方面进行了优化：

1. 主干网络优化：引入了量化性能更佳的 QARepNeXt 结构。QARepNeXt 结构通过优化网络量化性能，提高了特征提取能力。相比原始 YOLOv5s 网络模型，这种改进能够更有效地捕捉并表征图像中的重要特征。

2. 特征融合阶段改进：在特征融合阶段加入了 S2-MLPv2 注意力机制。S2-MLPv2 通过增强特征信息的利用率，提高了网络对遮挡目标的关注度。这使得网络在处理密集和动态目标时，能够更准确地进行检测，减少漏检现象。

3. 损失函数替换：原有网络的损失函数被替换为回归性能更优秀的 Wise-IoU 损失函数。Wise-IoU 损失函数能够更好地衡量预测框与真实框之间的重叠情况，提高检测精度和回收率。

4. 实验验证：在公开数据集上进行了一系列实验。实验结果表明，优化后的算法在测量精确度、回收率和平均精度等方面都有显著提升。相较于原始 YOLOv5s 网络，改进模型表现出了更强的鲁棒性和泛化能力。

综上所述，通过在主干网络、特征融合和损失函数等方面的改进，优化后的 YOLOv5s 算法模型有效提升了密集动态目标检测的精度和可靠性，适用于密集动态目标检测及其相关领域。