静静AI学堂
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YoloV5改进策略：复现HIC-YOLOv5，用于小物体检测

文章目录

  • 摘要
  • 论文《HIC-YOLOv5：改进的YOLOv5，用于小物体检测》
  • 1、简介
  • 2、相关工作
  • 3、方法
  • 4、实验结果
  • 5、结论
  • CBAM注意力机制
  • Involution内卷
    • 安装mmcv库
  • 官方代码测试结果
  • 改进一：使用CBAM、Involution和新的检测头来改进YoloV5
    • 改进方法
    • 测试结果
  • 总结

摘要

HIC-YOLOv5主要贡献可以总结如下：

  • 额外的预测头专为小物体设计。它在更高分辨率的特征图中检测物体，这些特征图包含更多关于微小和小物体的信息。

  • 添加了一个内卷积块作为主干和颈部之间的桥梁，以增加特征图的通道信息。

  • 在主干的末端应用了CBAM，从而

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