谁能有偿服务:运用数据挖掘条件下YOLO5如何更好实现小样本目标检测与场景研究?能否详细私聊?
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关注 当前的检测算法对于小目标并不友好,体现在以下4个方面:
过大的下采样率:假设当前小物体尺寸为15×15,一般的物体检测中卷积下采样率为16,这样在特征图上,过大的下采样率使得小物体连一个像素点都占据不到。
过大的感受野:在卷积网络中,特征图上特征点的感受野比下采样率大很多,导致在特征图上的一个点中,小物体占据的特征更少,会包含大量周围区域的特征,从而影响其检测结果。
语义与空间的矛盾:当前检测算法,如Faster RCNN,其Backbone大都是自上到下的方式,深层与浅层特征图在语义性与空间性上没有做到更好的均衡。
SSD一阶算法缺乏特征融合:SSD虽然使用了多层特征图,但浅层的特征图语义信息不足,没有进行特征的融合,致使小物体检测的结果较差。
四、提高小目标检测的基本思想1、数据加强 2、滑动窗口检测:将图片分割为n个小区域分别检测,最后在concat成正常图像大小。
参考:
https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/126945640?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22126945640%22%2C%22source%22%3A%22wangyaninglm%22%7D#_345小样本的化,现在的预训练应该能够解决了
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