YOLOv5改进版中，新增的小目标检测层有何特点？

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目录

1.YOLOv5算法简介

2.原版YOLOv5模型

3.增加小目标检测层

总结小目标检测的挑战与YOLOv5的改进

YOLOv5如何增加小目标检测层？

目录

• 1.YOLOv5算法简介
• 2.原始YOLOv5模型
• 3.增加小目标检测层
• 总结

小目标检测一直以来是CV领域的难点之一，那么，YOLOv5该如何增加小目标检测层呢？

YOLOv5代码修改————针对微小目标检测

1.YOLOv5算法简介

YOLOv5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction四部分组成。其中：

(1) Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。

(2) Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。

(3) Head： 对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别。