基于改进YOLOv5模型的大分辨率图像目标检测方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于改进YOLOv5模型的大分辨率图像目标检测方法及系统，包括如下：获取包含小目标类别的图像数据构建训练集和验证集；获取大分辨率街景图像构建测试集；改进YOLOv5模型，搭建新的检测模型，新模型包括：输入层、骨干网络、BiFPN结构、Head网络；采用Soft‑NMS算法实现极大值抑制，采用Momentum‑SGD作为优化器，使用MultiStepLR算法动态调整学习率；设置训练参数，利用训练集对新的检测模型进行训练，利用验证集和map@0.6指标对训练后的模型进行性能评估；基于训练后的模型对测试集中大分辨率街景图像进行检测，得到包含目标类别和目标位置坐标的检测结果。本发明实现了更轻量化的检测模型，实现了提取更深层次的特征，提高了检测小目标时的精确度。