目标检测论文解读复现之一：基于改进YOLOv5的整车原木数量检测方法——TWD-YOLOv5（代码已复现）
目标检测论文解读复现
文章目录
- 目标检测论文解读复现
- 前言
- 一、摘要
- 二、网络模型及核心创新点
- 三、应用数据集
- 四、实验效果
- 五、投稿期刊介绍
前言
此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。
一、摘要
针对整车原木检测中存在密集小目标难检测、原木被遮挡易被漏检、目标检测模型复杂度太大难以部署等问题，提出一种基于YOLOv5的整车原木数量检测方法 TWD⁃YOLOv5，来探究目标检测在整车原木场景下进行快速精准检测的可行性，从而实现智能检尺，提高检尺效率。 本研究在原始YOLOv5模型的基础上通过修改模块数量、加入注意力机制和 Transformer 模块的操作来优化主干网络，结合新的检测尺度与基于Ghost卷积设计特征融合网络，提升网络检测小目标的能力，降低模型复杂度，选用 CIoU 作为边界框回归的损失函数和DIoU⁃NMS 作为边界框筛选算法，提高边框的回归精度和解决物体被遮挡的问题。 本研究算法 TWD⁃YOLOv5进行4组试验，从平均精度均值（mAP）、每秒传输帧数、原木真检率多种尺度指标进行评估，同时通过预测框完成对原木根数的计数。 试验结果表明，本研究方法的mAP达到 0.731，每秒传输帧数为7.33，模型参数降低40.5％，且测试集原木真检率达到了99.551％，误检率为0.22％。 该方法不仅大幅减少了模型复杂度，还保持了较高的检测精度。 本研究的模型能对整车原木场景下的原木有良好的检测效果，解决了原木被遮挡的问题，且检测速度快，能做到实时检测，另外该算法有较强的鲁棒性且模型较小，可以满足部署至移动端进行目标检测的轻量化需求。
二、网络模型及核心创新点
1.优化 CSP结构
2.加入增强全局特性的 Transformer模块
3.基于Ghost卷积的特征融合结构改进
4.改进的损失函数
复现yaml如下，完整项目代码请关注私信获取。
# YOLOv5
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