一種基于YOLOv5s的紅外圖像目標(biāo)檢測改進算法

摘要： 受熱紅外成像方式限制，交通場景下紅外圖像存在對比度低、目標(biāo)尺度和姿態(tài)的多樣性以及目標(biāo)之間的相互遮擋問題，從而造成檢測精度下降，部分目標(biāo)出現(xiàn)漏檢、誤檢的情況。本文在YOLOv5s的基礎(chǔ)上提出一種改進算法：在數(shù)據(jù)處理方面，使用AHE算法對訓(xùn)練集圖像進行部分?jǐn)?shù)據(jù)增強；在模型改進方面，通過引入跨域遷移學(xué)習(xí)策略、插入通道注意力機制SENet、改進損失函數(shù)GIoU為α-CIoU對YOLOv...