FE-YOLOv5: Feature enhancement network based on YOLOv5 for small object detection,
时间: 2025-06-29 10:09:35 浏览: 9
### 特征增强网络基于YOLOv5用于小物体检测
为了提升YOLOv5对于小型目标的检测能力,在原有基础上引入了一种特征增强机制。该机制不仅依赖于原有的大、中、小三个尺度的检测层,还额外加入了一个较为浅层的特征映射作为新的检测层[^1]。
#### 新增浅层特征映射的作用
新增加的这个较浅层次的特征图能够捕捉到更多细节信息,特别是那些位于图像远处或是体积较小的对象。这有助于改善模型对中远距离以及微小目标的识别精度和召回率。
#### 结合多尺度特征金字塔网络(ssFPN)
除了上述改进外,还可以考虑采用Scale Sequence Feature-Based Feature Pyramid Network (ssFPN),这是一种专门针对不同规模目标设计的特征提取框架。它能够在保持高效的同时有效地处理大小不一的目标物,从而进一步增强了YOLOv5在复杂环境下的表现力[^3]。
```python
import torch.nn as nn
class EnhancedYOLOv5(nn.Module):
def __init__(self, base_model):
super(EnhancedYOLOv5, self).__init__()
# 加载预训练好的YOLOv5基础架构
self.base_model = base_model
# 定义附加的轻量级卷积模块以生成更精细的特征表示
self.shallow_feature_extractor = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=base_model.out_channels[-1], out_channels=256, kernel_size=(1, 1)),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=128, kernel_size=(3, 3), padding='same'),
nn.ReLU()
)
def forward(self, x):
features = self.base_model(x)
# 获取最顶层特征并传递给新定义的浅层特征抽取器
shallow_features = self.shallow_feature_extractor(features[-1], shallow_features]
```
此代码片段展示了如何扩展标准版YOLOv5来创建一个带有额外浅层特征映射的新版本。通过这种方式可以更好地适应特定应用场景的需求,尤其是当涉及到大量细粒度级别的视觉任务时。
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