番外篇 | 复现HIC-YOLOv5，助力小目标物体的检测

作者：我家自动化 | 2024-05-25 21:50:27

踩

前言：Hello大家好，我是小哥谈。目标检测一直是目标检测领域中的一个具有挑战性的问题，已经有一些研究提出了改进方法，如添加多个注意力模块或改变特征融合网络的整体结构，以解决这个问题。然而，这些模型的计算成本较高，使得部署实时目标检测系统变得不可行，同时还有改进的空间。为此，提出了改进的YOLOv5模型：HIC-YOLOv5，以解决上述问题。首先，添加了一个针对小目标的额外预测Head，以提供更高分辨率的特征图，从而实现更好的预测。其次，在Backbone网络和Neck之间采用了一种称为"involution block"的模块，以增加特征图的通道信息。此外，在Backbone网

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/我家自动化/article/detail/623889