目标检测论文解读复现之八:基于YOLOv5s的滑雪人员检测研究

前言

      此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮助大家解答疑惑。解读的系列文章,本人已进行创新点代码复现,有需要的朋友可关注私信我。

一、摘要

      针对滑雪人员目标检测研究中,存在的检测精度低、速度慢,不同姿态识别效果差等问题,采用YOLOv5s网络模型,改进损失函数,增加平衡因子,在自制滑雪人员数据集上对网络进行训练,利用训练好的网络进行图像特征提取,实现滑雪人员的快速检测。基于YOLOv5s的滑雪人员检测模型可以有效识别不同姿态下的滑雪人员,mAP值达到99.87%,Recall值达到97.66%,检测速度可以达到7ms/帧。实验结果表明,改进的YOLOv5s滑雪人员检测模型,检测速度快,检测精度高,鲁棒性强,有较好的可扩展性,既满足检测精度要求,又满足检测速度要求。

二、网络模型及核心创新点目标检测论文解读复现之八:基于YOLOv5s的滑雪人员检测研究_第1张图片

1.YOLOv5s网络中融合SE注意力模块

2.K-means聚类方法构建绝缘子的先验框

3.构造置信度与定位任务联合的损失函数

4.引入Mosaic数据增强策略训练网络

三、应用数据集

       本文使用的数据集为自制的滑雪数据集,数据集是由网络采集的5000张人员滑雪图片组成,其中包括不同角度、不同光照、不同天气的图像,自制数据集示例如下图所示,数据集的制作主要包括数据采集、数据整理和数据标注等三个步骤。

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四、实验效果(部分展示)

  1. 训练结果如下图所示,mAP值达到99.87%,Recall值达到97.66%,相较于之前的算法平均精确度有所提升,且识别速率达到7ms/帧,训练模型大小为14.1M。目标检测论文解读复现之八:基于YOLOv5s的滑雪人员检测研究_第3张图片
  2. 如下图所示,分别为不同姿态、不同光照下识别情况,置信度稳定在90%以上,识别效果较好。

五、实验结论目标检测论文解读复现之八:基于YOLOv5s的滑雪人员检测研究_第4张图片

       实验结果表明,本文提出的改进的YOLOV5滑雪人员检测模型,检测速度快,检测精度高,鲁棒性强,有较好的可扩展性,既满足检测精度要求,又满足检测速度要求,同时满足实时性的要求。

六、投稿期刊介绍

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注:论文原文出自彭雅坤,曹伊宁,刘晓群;基于YOLOv5s的滑雪人员检测研究;长江信息通信;2021年第08期

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