2024年4月15日发(作者：焦蔚)

基于改进YOLOv5s的轻量化目标检测算法

杨锦辉;李鸿;杜芸彦;毛耀;刘琼

【期刊名称】《电光与控制》

【年(卷),期】2023(30)2

【摘 要】针对当前YOLOv5s的颈部特征提取网络PANET的特征提取不足、常规

卷积Conv消耗了大量的参数量和计算量的问题,提出一种轻量化目标检测算法

(RFBG-YOLO)。首先,为了提升检测器识别效果,提出多分支空洞卷积结构RFB-

Bottleneck来提升PANET的特征提取能力,提高模型检测精度;然后,为了使模型更

加轻量化,引入GhostConv卷积减少模型参数量,提高检测速度。在PASCAL VOC

数据集上的结果表明,在检测速度影响很小的情况下,RFBG-YOLO算法的

*******为80.3%,与YOLOv5s算法相比提高了2.2个百分点,*******∶0.95

为55.1%,与YOLOv5s算法相比提高了4.2个百分点,模型参数量为5.2 MiB,与

YOLOv5s算法相比降低了2.0 MiB,因此提出的RFBG-YOLO算法在保证模型轻量

化的同时,具有足够高的检测精度,可以满足在轻量化目标检测场景下检测准确度的

要求。

【总页数】7页(P24-30)

【作 者】杨锦辉;李鸿;杜芸彦;毛耀;刘琼

【作者单位】中国科学院光束控制重点实验室;中国科学院光电技术研究所;中国科

学院大学

【正文语种】中 文

【中图分类】TP391

【相关文献】

1.基于轻量化Yolov5算法的目标检测系统2.基于Ghost模块的改进YOLOv5目

标检测算法3.基于改进的YOLOv5算法道路目标检测分类技术研究4.基于改进

YOLOv5在电力巡检中的目标检测算法研究5.基于YOLOv5的改进小目标检测算

法研究

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2024年4月15日发(作者：焦蔚)

基于改进YOLOv5s的轻量化目标检测算法

杨锦辉;李鸿;杜芸彦;毛耀;刘琼

【期刊名称】《电光与控制》

【年(卷),期】2023(30)2

【摘 要】针对当前YOLOv5s的颈部特征提取网络PANET的特征提取不足、常规

卷积Conv消耗了大量的参数量和计算量的问题,提出一种轻量化目标检测算法

(RFBG-YOLO)。首先,为了提升检测器识别效果,提出多分支空洞卷积结构RFB-

Bottleneck来提升PANET的特征提取能力,提高模型检测精度;然后,为了使模型更

加轻量化,引入GhostConv卷积减少模型参数量,提高检测速度。在PASCAL VOC

数据集上的结果表明,在检测速度影响很小的情况下,RFBG-YOLO算法的

*******为80.3%,与YOLOv5s算法相比提高了2.2个百分点,*******∶0.95

为55.1%,与YOLOv5s算法相比提高了4.2个百分点,模型参数量为5.2 MiB,与

YOLOv5s算法相比降低了2.0 MiB,因此提出的RFBG-YOLO算法在保证模型轻量

化的同时,具有足够高的检测精度,可以满足在轻量化目标检测场景下检测准确度的

要求。

【总页数】7页(P24-30)

【作 者】杨锦辉;李鸿;杜芸彦;毛耀;刘琼

【作者单位】中国科学院光束控制重点实验室;中国科学院光电技术研究所;中国科

学院大学

【正文语种】中 文

【中图分类】TP391

【相关文献】

1.基于轻量化Yolov5算法的目标检测系统2.基于Ghost模块的改进YOLOv5目

标检测算法3.基于改进的YOLOv5算法道路目标检测分类技术研究4.基于改进

YOLOv5在电力巡检中的目标检测算法研究5.基于YOLOv5的改进小目标检测算

法研究

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