小目标检测:基于切图检测的yolov5小目标检测

本文介绍了基于Yolov5s模型进行小目标检测的实践,通过C++实现切图检测以应对大图检测。尽管提供了Python库Sahi的参考,但实际应用中采用C++进行实现。在DOTA数据集上训练得到的模型展示了较好的效果,尽管精度不是重点,但已能流畅运行在配置较低的设备上,平均推理时间在可接受范围内。

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目前在目标检测方面有着众多的检测框架,比如两阶段的FasterRcnn、以及yolo系列的众多模型。yolo系列在实际中用的最多,一方面性能确实不错,另一方面具有着较多的改进型系列。今天我们主要使用的yolov5系列。具体原理过程就不多说了,大家自行百度。放一张v5的网络结构图。

大家也可以去看看sahi切图辅助:但是这是py的版本,实际应用中还得是C++,对我来说仅有参考价值。

obss/sahi: Framework agnostic sliced/tiled inference + interactive ui + error analysis plots (github.com)

YOLOv5并不直接支持在线。引用\[3\]中提到了检测的方法,但这种方法比较耗时且繁琐。在YOLOv5中,通常的做法是将整张片输入网络进行目标检测。如果需要对大尺寸片进行检测,可以考虑将片压缩成较大尺寸进行训练,或者使用其他方法来提高小目标检测效果。但是在线并不是YOLOv5的默认或直接支持的方法。 #### 引用[.reference_title] - *1* [小目标检测:基于检测yolov5小目标训练](https://blog.csdn.net/zhangdaoliang1/article/details/127936229)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [yolov5解读](https://blog.csdn.net/weixin_38640670/article/details/117022519)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [YOLOv5小目标检测](https://blog.csdn.net/qq_58355216/article/details/128318604)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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