改进YOLOv5小目标检测:构建多尺度骨干和特征增强模块,提升小目标检测

构建多尺度骨干和特征增强模块,提升小目标检测

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提升小目标检测,创新提升

测试在小目标数据集进行提点

: 新设计的创新想法,包含详细的代码和说明,具备有效的创新组合


1. 本文包含两个创新改动,适合多尺度目标和小目标检测。
2. 包含多种修改方式,创新介绍。
3. 创新1:特征增强模块,得到更多的多尺度目标特征;创新2:构建更为强大的多尺度特征提取网络,无缝嵌入现有的yolo网络。

背景

  在深度学习和计算机视觉领域,目标检测是一个非常活跃和竞争激烈的研究方向。这其中一个特殊的挑战是多尺度目标和小目标的检测。在这样的背景下,ResNet2 策略应运而生,它致力于改进和优化多尺度和小目标的检测问题。让我们深入探讨这个问题和ResN

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