典型文献
基于改进YOLOv5的有遮挡行人检测方法研究
文献摘要：
针对行人检测因遮挡而出现的检测精度低、误检率高的问题,提出基于YOLOv5m算法的改进KSE?YOLO检测模型.首先进行初始中心点选取优化,选取匹配行人目标的先验框尺寸,提升检测精度;其次引入注意力机制模块,提升网络对于行人目标的关注度,降低误检率;最后,在公开数据集上进行训练并测试.结果表明,对比传统主流识别算法,KSE?YOLO在检测精度、召回率以及平均精度均值上均有提升,可有效应用于遮挡情况下的行人检测与其相关领域.
文献关键词：
YOLOv5;行人检测;注意力机制;K-means++
中图分类号：
作者姓名：
李彤晖;宋晓茹
作者机构：
西安工业大学电子信息工程学院,西安 710021
文献出处：
引用格式：
[1]李彤晖;宋晓茹-.基于改进YOLOv5的有遮挡行人检测方法研究)[J].现代计算机,2022(24):47-51
A类：
KSE
B类：
遮挡行人,行人检测,检测精度,误检率,YOLOv5m,检测模型,初始中心点,点选,先验框,注意力机制模块,公开数据集,识别算法,召回率,平均精度均值,有效应用,means++
AB值：
0.349428
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