基于改进YOLO v4的小目标检测方法

摘要

深度学习目标检测算法在对图像进行识别时会对图像进行压缩,造成小目标特征丢失导致无法检测到小目标信息。针对小目标检测难题,提出基于改进YOLO v4的小目标检测方法,通过使用深度可分离卷积模块和增加多尺度检测网络,提升检测效果,同时改进生成先验框方法,对高分辨率图像进行分割增加小目标的特征信息。使用改进方法对布匹瑕疵检测,准确率达到89%,mAP73.56%;火灾识别准确率达95%,mAP值88%。