YOLOv5优化算法在小目标检测中的应用研究.docx

YOLOv5优化算法在小目标检测中的应用研究

目录

YOLOv5优化算法在小目标检测中的应用研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．3

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1YOLOv5算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2小目标检测技术研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3深度学习在目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

YOLOv5算法原理与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1YOLOv5网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2损失函数与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3训练策略与数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

小目标检测中的挑战与问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1目标尺度变化问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2边缘信息缺失问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.3计算复杂度与实时性要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

YOLOv5优化策略研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.1网络架构调整与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.2损失函数优化与计算效率提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.3数据增强与模型泛化能力增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1实验设置与参数配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2实验结果对比与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.3关键指标评估与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.2存在问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

YOLOv5优化算法在小目标检测中的应用研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．38

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

YOLOv5算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.1YOLOv5算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

2.2YOLOv5算法特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

小目标检测挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.1小目标检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．