基于YOLOv5s的改进型道路目标检测算法

简介：
本研究提出了一种基于YOLOv5s的道路目标检测改进算法，通过优化网络结构和引入特定数据集预处理方法，显著提升了模型在复杂交通环境下的实时性和准确性。 YOLOv5s网络结构主要由输入端、Backbone（骨干网）、Neck（颈部）和输出端四部分组成。在输入端，图像会经过预处理过程，包括Mosaic数据增强、自动计算锚框以及自适应缩放。接着，图像被送入Backbone进行Focus操作，即每隔一个像素取值一次，将原始图像划分为四个子图以减少下采样造成的特征信息损失。 在主干网络中使用跨阶段局部（CSP）模块来实现通道内的融合处理，通过每层的特征信息获取更丰富的视觉描述。进入Neck部分后，上采样的操作和CSP模块将高层语义与底层位置的信息结合在一起，从而生成用于预测的目标特征图。 最后，在输出端有三种不同尺寸的特征图像，根据这些特征来产生预测框，并通过非极大值抑制算法保留具有较高局部类别置信度的边界框。