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基于Involution Prediction Head的小目标检测算法
文献摘要：
针对通用目标检测算法在检测小目标时存在错检和漏检等问题,提出了一种小目标检测算法IPH(Involution Prediction Head),将其运用在YOLOv4和YOLOv5的检测头部分,在VOC2007数据集上的实验结果表明,运用IPH后的YOLOv4小 目标检测精度APs(AP for small objects)相比原始算法提升了1.1％,在YOLOv5上的APs更是提升了5.9％.经智能交通检测数据集进一步检验,IPH算法和去下采样能有效提升小目标检测精度,减少错检和漏检的情况.
文献关键词：
YOLOv4;IPH;小目标检测;特征提取;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
安鹤男;邓武才;管聪;姜邦彦
作者机构：
深圳大学 电子与信息工程学院,广东 深圳518000;深圳大学 微纳光电子学研究院,广东 深圳518000
文献出处：
引用格式：
[1]安鹤男;邓武才;管聪;姜邦彦-.基于Involution Prediction Head的小目标检测算法)[J].电子技术应用,2022(11):19-23
A类：
B类：
Involution,Prediction,Head,小目标检测,目标检测算法,漏检,IPH,YOLOv4,YOLOv5,检测头,VOC2007,检测精度,APs,small,objects,智能交通,检测数据集,下采样,注意力机制
AB值：
0.316423
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