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摘要：本发明公开了一种基于IDT‑YOLOv5‑CBAM混合算法的密集小目标检测方法，采用模糊ISODATA动态聚类的方法对k‑means算法进行优化，避免局部最优解的情况发生；嵌入一个检测层，使得每个gridcell对应到原图中的感受野更小，增强小目标的检测能力；同时，采用并行策略add进行多尺度特征的融合，使它们在拥有高层语义信息的同时，保留了更多的细节信息；在模型中的Neck网络引入CBAM注意力机制模块，实现空间维度和通道维度的全方位兼顾；同时，将上采样更换为反卷积，通过反卷积的学习能力去让网络自己学习如何进行上采样，使之增强对目标图像中小目标的检测效果。本发明能够快速精确并尽可能多地识别出检测目标，极大的降低了模型的漏检率和误检率。
主权项：1.一种基于IDT-YOLOv5-CBAM混合算法的密集小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1对预先获取的待检测小目标图像进行预处理，制作数据集：2对原YOLOv5网络结构进行改进，得到改进后的IDT-YOLOv5-CBAM网络结构；3对改进之后的网络模型进行参数的调整：在IDT-YOLOv5-CBAM网络模型中，根据用户所需的识别效果和训练速度，设置卷积神经网络输入图像的尺寸、识别种类的数量、迭代次数；4对改进后的模型分别从准确率、召回率、Map值三个方面对训练好的IDT-YOLOv5-CBAM网络模型进行评估。
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权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于IDT-YOLOv5-CBAM混合算法的密集小目标检测方法
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