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Xiaolong-RRL/YOLOv5-Abnormal-Driving

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YOLOv5-Abnormal-Driving

山东大学-本科毕设-基于深度学习的异常行为检测算法研究

Author: 嗜睡的篠龙

Email: [email protected]

对YOLOv5算法的4种改进方案:

  • 引入轻量化卷积Ghostconv,大大降低了模型参数量;
  • 引入BiFPN,并充分利用中小型目标检测层;
  • 引入CA注意力机制,使得模型对目标框的定位更精确;
  • 将CIoU替换为Alpha-EIoU,使得模型在不引入额外参数的情况下,检测精度得到大幅提升。

更多细节见:https://blog.csdn.net/weixin_43799388?spm=1000.2115.3001.5343

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本科毕业设计-基于YOLOv5的异常行为检测

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