基于改进Yolov5s和CoT模块并采用SIOU损失函数，在Crowdhuman数据集上训练的行人检测模型pt文件

简介：
本简介介绍一种基于改进版YOLOv5s架构及引入Context Transformer模块，并运用SIOU损失函数优化，专为Crowdhuman数据集设计的高效行人检测模型，提供预训练模型(pt文件)。 为了提升行人检测的效果，在原YOLOv5s的backbone特征提取部分将C3模块替换为CoT（Contextual Transformer）模块，以增强Transformer结构并提高目标检测性能。通过引入CoT模块，可以使特征提取网络更好地利用输入图像中的位置关系和上下文信息，从而提升目标检测的准确性和效率。 在光线不足的情况下，传统的目标检测技术可能会受到影响而降低准确性与可靠性。然而，由于CoT模块能够定位和识别目标中心点，在黑暗环境中可以实现更可靠的目标检测效果。 此外，YOLOv5s中采用的CIOU（Complete Intersection Over Union）损失函数更加关注于目标形状及其长宽比例的变化。在计算损失时，它不仅考虑了目标框之间的距离、宽度高度比值等因素还加入了角度差异，这使得该算法对于倾斜和小型目标有更好的处理能力。 然而，在面对遮挡或重叠的目标时，CIOU可能会产生较大的误差并影响预测精度。相比之下，SIOU（Shape Intersection Over Union）损失函数则能更准确地估计出被检测物体的位置与大小，并且它在解决多目标互相覆盖的问题上具有明显优势。