yolov5红外小目标检测
时间: 2025-03-05 19:46:05 浏览: 32
### 使用YOLOv5实现红外图像中小目标检测的方法
#### 数据准备
为了训练适用于红外图像的小目标检测模型,需精心准备高质量的数据集。这包括图片的收集、标注以及整理工作[^1]。具体而言:
- **数据采集**:获取足够的红外图像样本至关重要。这些图像应覆盖各种环境条件下的不同场景,以增强模型泛化能力。
- **标签制作**:采用专业的工具对每张图片中的感兴趣对象(即小目标)进行精确标记。确保边界框紧密贴合目标轮廓。
#### 模型调整与优化
针对特定应用场景微调预训练好的YOLOv5网络结构有助于提升性能表现。以下是几个关键点:
- **引入注意力机制**:借鉴相关研究经验,在原有框架基础上加入适当类型的attention模块,从而加强特征提取层面对重要区域的关注度[^3]。
- **改进损失函数设计**:考虑到小尺寸物体容易被忽视的特点,重新定义loss计算方式,使得正负样本之间达到更合理的平衡状态。
- **多尺度输入策略**:通过改变送入神经元组内的分辨率大小来捕捉更多层次的信息,进而改善识别精度。
#### 实验验证环节
完成上述准备工作之后便进入测试阶段。实验表明经过一系列针对性改造后的R-YOLOv5版本可以在复杂的城市环境中取得优异的成绩——不仅减少了误报率而且提高了召回率;同时定位准确性也得到了显著提高[^2]。
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.datasets import letterbox
def detect_small_objects(image_path):
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('best.pt', map_location=device) # 加载最优权重文件
img0 = cv2.imread(image_path)
img = letterbox(img0)[0]
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB & HWC to CHW
img = np.ascontiguousarray(img)
img = torch.from_numpy(img).to(device)
img = img.float()
img /= 255.0 # 归一化处理
pred = model(img.unsqueeze(0), augment=False)[0]
det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)
detections = []
for *xyxy, conf, cls in reversed(det[0]):
xywh = (scale_coords(img.shape[2:], torch.tensor(xyxy).view(1, -1), img0.shape).view(-1)).tolist()
label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
detections.append((label, tuple(map(int, xywh))))
return detections
```
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