改进YOLOv5算法在可见光和红外图像特征级融合检测中的应用.docxVIP

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2025-06-25 发布于广东
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改进YOLOv5算法在可见光和红外图像特征级融合检测中的应用.docx

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改进YOLOv5算法在可见光和红外图像特征级融合检测中的应用

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2YOLOv5算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3可见光和红外图像特征级融合检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．4

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1传统图像处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2深度学习在图像识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3特征级融合检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

改进YOLOv5算法的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1深度学习模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2特征级融合的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3YOLOv5算法的优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

改进YOLOv5算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3损失函数的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.4训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

实验设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.2数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.3实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.4实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

结果评估与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.1性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.2对比实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.3讨论与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.2研究限制与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.内容概述

随着深度学习技术的飞速发展，计算机视觉领域取得了显著的进步。其中目标检测技术作为计算机视觉的核心之一，其准确性和效率直接关系到实际应用的效果。YOLOv5算法作为一种先进的目标检测模型，以其出色的实时性能和较高的准确率在众多应用场景中得到了广泛应用。然而面对复杂多变的环境和不同波段的内容像数据，传统的YOLOv5算法在特征级融合方面仍存在局限性。因此本研究旨在探讨如何改进YOLOv5算法，以更好地适应可见光和红外内容像的特征级融合检测需求。

首先我们将分析现有YOLOv5算法在特征级融合方面的不足，如对不同波段内容像的处理能力有限、特征提取不够精细等问题。接着本研究将提出一种改进策略，通过引入新的网络结构或优化现有的网络参数，以提高YOLOv5算法在特征级融合检测中的性能。具体来说，我们可能会探索使用