基于改进YOLOv5的人员检测方法研究

为了解决在人员检测过程中,检测精度低、收敛速度慢问题,提出了一种基于改进的YOLOv5人员检测方法。首先,在主干网络(Backbone)和特征加强网络(Neck)中加入注意力机制(CBAM),来解决Backbone特征提取能力不足问题,并加强Neck特征融合能力;然后,加入EIOU Loss,解决了计算宽高的差异值取代纵横比,同时引入Focal Loss解决难易样本不平衡问题,EIOU Loss在测试过程中,不仅仅加快模型的收敛速度,而且精度也有所提升。结果表明：在自制数据集和公开数据集CrowdHuman中,平均精度分别提高1.2%和1.6%,FPS每秒提升了11.91帧和6.44帧,漏检情况也有所降低。经过改进后的模型,实时性要求符合现实要求,更易于提取人员的特征信息,提升检测精度。