增强型YOLOv5应用于扩展PASCAL VOC数据集_yolov5s数据集增强

摘要

本研究采用YOLOv5s模型，通过Fine-tune和Full-train两种方法，在PASCAL VOC 2007与扩展后的数据集上进行了目标检测任务。Fine-tune结果表明模型在多数类别上展现出高精度与召回率，尤其在新加入的“大象”类别上表现突出，但在类别间的混淆及少数误检上仍需优化。Full-train显示模型在没有预训练辅助下的表现有所波动，尤其是对小物体和复杂场景的识别准确度下降，但在特定类别上依旧保持较高的识别能力。这些发现为模型的进一步改进提供了方向。

关键词

YOLOv5，目标检测，预训练模型

1. 引言

随着深度学习技术的快速发展，物体检测已成为计算机视觉领域的核心研究问题之一，其广泛应用于自动驾驶、安防监控、智能视频分析等多个场景。物体检测的任务是从图像中识别出多个物体的位置并确定其类别，这对于理解图像内容、进行高级视觉推理至关重要。然而，现实世界的复杂性给物体检测带来了诸多挑战，如类别多样性、遮挡问题、背景干扰等。传统的物体检测算法往往难以在准确率和速度之间取得良好平衡，而深度学习的兴起为解决这一矛盾提供了新的思路。

本研究的出发点是探索物体检测算法在面对新类别时的适应性和泛化能力。通过构建一个与PASCAL VOC 2007数据集略有差别的新数据集，并使用YOLOv5s这一最新的物体检测算法进行训练和测试，本文旨在研究如何有效地将现有的物体检测模型迁移到新的类别，同时保持模型对已有类别的识别能力。此外，本研究也尝试通过微调（Fine-tune）和重新训练（Full-train）两种不同的训练策略来评估模型的性能，探讨在资源有