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公开(公告)号:CN119478596A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411369051.1
申请日:2024-09-29
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本申请提出了一种基于YOLOv5s的多尺度目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、数据集获取;S2、对数据集进行预处理;S3、构建具备跨尺度感知的MSFS模块;S4、构建用于位置定位的TFL模块;S5、将所述MSFS模块和所述TFL模块嵌入Neck,得到优化后的基于YOLOv5s的多尺度目标检测模型;S6、将经过预处理的数据集输入优化后的基于YOLOv5s的多尺度目标检测模型,得到最终数据集。这种综合设计使得模块能够在通道和空间关系上进行全面的考虑,使得CA混合域注意机制能够有效地解决检测目标的位置、空间特征,优化模型检测目标位置特征不明显的问题。