SF-YOLOv5: A Lightweight Small Object Detection Algorithm Based on Improved Feature Fusion Mode
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the research of computer vision, a very challenging problem is the detection of small objects. The existing detection algorithms often focus on detecting full-scale objects, without making proprietary optimization for detecting small-size objects. For small objects dense scenes, not only the accuracy is low, but also there is a certain waste of computing resources. An improved detection algorithm was proposed for small objects based on YOLOv5. By reasonably clipping the feature map output of the large object detection layer, the computing resources required by the model were significantly reduced and the model becomes more lightweight. An improved feature fusion method (PB-FPN) for small object detection based on PANet and BiFPN was proposed, which effectively increased the detection ability for small object of the algorithm. By introducing the spatial pyramid pooling (SPP) in the backbone network into the feature fusion network and connecting with the model prediction head, the performance of the algorithm was effectively enhanced. The experiments demonstrated that the improved algorithm has very good results in detection accuracy and real-time ability. Compared with the classical YOLOv5, the mAP@0.5 and mAP@0.5:0.95 of SF-YOLOv5 were increased by 1.6% and 0.8%, respectively, the number of parameters of the network were reduced by 68.2%, computational resources (FLOPs) were reduced by 12.7%, and the inferring time of the mode was reduced by 6.9%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle