YOLOv5算法在高密度人群目标检测中的优化研究.docx

YOLOv5算法在高密度人群目标检测中的优化研究

目录

YOLOv5算法在高密度人群目标检测中的优化研究（1）．．．．．．．．．．．．4

一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、YOLOv5算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1YOLOv5算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2YOLOv5算法的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3YOLOv5算法的优势与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

三、高密度人群目标检测的挑战与需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1高密度人群场景特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2目标检测面临的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3研究需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

四、YOLOv5算法在高密度人群目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1数据预处理与增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2模型结构调整与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.3损失函数与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

五、实验设计与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.2实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.3评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

六、优化策略研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.1网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.2损失函数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.3数据增强策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

七、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.1优化前后模型性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.2优化策略对检测效果的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.3结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

八、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

8.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

8.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

YOLOv5算法在高密度人群目标检测中的优化研究（2）．．．．．．．．．．．43

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

1.2研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

2.1目标检测算法概述．．．．．．