基于Yolov5目标检测模型改进的目标检测方法、装置和存储介质

摘要

本申请实施例公开了基于Yolov5目标检测模型改进的目标检测方法、装置和存储介质，基于Yolov5目标检测模型对其进行改进，改进后的目标检测方法，可以提高目标检测的检测精度，从而可以对变电站等小目标进行有效检测。该目标检测方法包括：使用主干网络backbone层对扩充数据集中图像进行特征提取，得到样本图像的图像特征，其中扩充数据集中包括至少两个目标图像，目标图像是对样本图像进行图像分块后得到并且只含有单个目标的图像；使用融合网络neck层对样本图像的图像特征进行多尺度融合，得到融合结果，其中融合网络neck层的特征融合部分是基于特征图金字塔网络FPN和实时分割网络PAN构建；使用预测网络层的损失函数对融合结果进行回归计算，得到预测结果。