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基于 YOLOv5 的目标识别追踪模型轻量化

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  • 2024-07-15
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标签: 道路目标检测

道路目标检测

自动驾驶

自动驾驶

YOLO

YOLO

道路目标检测环节是自动驾驶领域的关键技术之一,随着人工智能的发展应用逐渐广泛。文章基于  YOLOv5  网络提出一种新的目标检测方法,改进包括融合了  ShuffleNet  V2  中的模块,使用  GhostConv  改造了传统的  Conv  模块等。先在不同道路环境中实时采集视频流,并进行图片和视频流的标注。在主干网络中融入  ShuffleNet  V2  中的模块并使用  GhostConv  模块改进  Conv  模块,在降低模型权重的同时对目标检测精度影响较小。将标注完成后的图片输入改进后的  YOLOv5  网络进行训练,并将得到后的模型与  Deep  SORT  算法结合,进行目标检测追踪。实验结果表明,所得结果权重大小下降许多,而目标检测精确度有所上升。改进后的网络更加轻便,易于部署在边缘嵌入式设备上。

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