Processamento de imagem para detecção de recursos extremamente pequena

1. O Yolov5 pode detectar pequenos objetos?
2. Pode mais rápido detectar pequenos objetos?
3. Por que o YOLO pode detectar pequenos objetos?

O Yolov5 pode detectar pequenos objetos?

Considerando que o SF-Yolov5 detecta principalmente pequenos objetos, enquanto o conjunto de dados de face mais amplo original contém não apenas alvos pequenos, mas também alvos grandes, que afetarão os resultados experimentais; Portanto, primeiro selecionamos de acordo com o número e o tamanho das imagens de rosto em uma única imagem no conjunto de dados original.

Pode mais rápido detectar pequenos objetos?

O RCNN mais rápido é usado como um modelo de aprendizado profundo em dois estágios para detectar esses pequenos objetos; No entanto, este modelo tem algumas limitações na detecção de pequenos objetos. Os dados personalizados consistem em quatro tipos de classe de objeto: parafuso, sem escapamento, parafuso não leve e etiquetas.

Por que o YOLO pode detectar pequenos objetos?

Yolo pertence a um algoritmo de detecção de um estágio, que insere diretamente a imagem na rede e usa as redes neurais de convolução para extrair os recursos de toda a imagem. Finalmente, toda a imagem é regredida para detectar o objeto.