基于目标图像组合算法的改进YOLOv5模型

针对YOLOv5目标检测模型训练时间长、检测精度偏低问题,提出一种目标图像组合算法,考虑必要的图像背景及图像覆盖对目标图像进行分割,设计减少图像失真的重组策略提高单张训练集图像内目标个数,降低模型训练时长。改进先验框生成策略,以绝对差值作为距离函数,对训练集目标边框的长和宽分别进行一维K-means聚类,提高先验框对训练集的适应度。提出多层并列卷积结构,对输入特征经过三层并列卷积后的输出进行融合,增强特征表征能力。以VOC2007和VOC2012训练集和验证集作为训练图像,采用目标图像组合算法,模型训练时间减少30%以上,改进先验框生成策略使先验框对训练集的适应度达到0.735。在VOC2007测试数据集上测试,改进YOLOv5模型平均准确率均值(mAP)由79.1%提升至80.3%。