YOLO-Z：改进 YOLOv5 算法以提高自动驾驶系统中小物体检测

简介

本文提出了一种改进的 YOLOv5 算法，旨在提高自动驾驶系统中小物体的检测性能，称之为 YOLO-Z。作者针对自动驾驶场景中的小物体检测问题，提出了两种解决方案：分裂原图和改进非极大值抑制（NMS）策略。通过采用 YOLOv5 的骨干网络架构，并对网络的某些部分进行优化和改进，YOLO-Z 在目标检测任务中表现出色，特别是在 COCO 数据集上的 mAP 指标上实现了领先的性能。

主要内容

1. 分裂原图

在自动驾驶场景中，小物体往往容易被忽略或误检。为了解决这一问题，作者提出了一种分裂原图的方法。通过将输入图像分割成多个子图，并在每个子图上进行检测，可以显著提高小物体的检测精度。这种方法有效地解决了小物体在原图中的遮挡问题，从而提高了检测的准确性。

2. 改进 NMS 策略

非极大值抑制（NMS）是目标检测中的关键步骤，用于去除冗余的检测框。然而，传统的 NMS 策略在处理小物体时可能会导致误删或漏检。为此，作者提出了一种改进的 NMS 策略，通过调整阈值和优化算法，使得小物体在检测过程中能够得到更好的保留和识别。

3. 网络架构优化

YOLO-Z 采用了 YOLOv5 的骨干网络架构，并对网络的某些部分进行了优化和改进。这些改进包括增加特征提取层的深度、调整卷积核的大小和数量等，从而提高了网络对小物体的感知能力。实验结果表明，这些优化措施显著提升了 YOLO-Z 的检测性能。

实验结果

在 COCO 数据集上的实验结果显示，YOLO-Z 在 mAP 指标上实现了领先的性能，特别是在小物体检测方面。与传统的 YOLOv5 相比，YOLO-Z 在小物体检测任务中的表现更为出色，证明了本文提出的改进方法的有效性。

创新点

• 针对自动驾驶场景：提出了一种改进的 YOLOv5 算法，专门针对自动驾驶系统中的小物体检测问题。
• 网络架构优化：采用了 YOLOv5 的骨干网络架构，并对网络的某些部分进行优化和改进，从而提高了检测精度。
• 解决方案：提出了分裂原图和改进 NMS 策略两种解决方案，分别解决了小物体检测问题和遮挡问题。

结论

YOLO-Z 是一种针对自动驾驶场景下小物体检测的改进 YOLOv5 算法。通过分裂原图和改进 NMS 策略，YOLO-Z 在 COCO 数据集上的 mAP 指标上实现了领先的性能，特别是在小物体检测方面。这一改进方法在实际应用中具有广泛的意义，为自动驾驶系统中的目标检测提供了新的思路和解决方案。

下载链接

YOLO-Z改进YOLOv5算法以提高自动驾驶系统中小物体检测分享