基于改进YOLOv5的密集行人检测方法

针对密集行人检测中行人之间高度遮挡重叠所带来的精度低和漏检高的问题，提出一种单阶段密集行人检测方法Dense-YOLOv5。实验基于YOLOv5-L，首先使用改进的RepVGG模块来替代原有3×3卷积加强密集场景下特征信息的提取；然后在原有3个检测头的基础上添加1个检测头降低对小尺度行人的漏检；最后在网络特征融合阶段引入注意力机制，添加1个高效通道注意力(efficient channel attention,ECA)模块提高对有用信息定位的精度。实验结果表明：DenseYOLOv5相比原YOLOv5在CrowdHuman数据集上，在保证实时性的前提下，平均精度(AP)提高了3.6%，对数漏检率平均值(MR^-2)降低了4.0%，证明了Dense-YOLOv方法在密集行人检测中的有效性。