【摘 要】
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针对YOLOv5在拥挤行人检测任务中漏检率高、特征融合不充分等问题，提出了CA-YOLOv5行人检测算法。针对原主干网络对细粒度特征融合不充分的问题，采用Res2Block重建YOLOv5的主干网络，以提升网络的细粒度特征融合能力，提高检测精度。针对数据集目标尺度变化大的问题，引入Coordinate attention（CA）模块增强感受野，增强模型对目标的精确定位能力。针对FPN结构在特征融合
【基金项目】
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自治区自然科学基金项目（2021D01C082）；
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针对YOLOv5在拥挤行人检测任务中漏检率高、特征融合不充分等问题，提出了CA-YOLOv5行人检测算法。针对原主干网络对细粒度特征融合不充分的问题，采用Res2Block重建YOLOv5的主干网络，以提升网络的细粒度特征融合能力，提高检测精度。针对数据集目标尺度变化大的问题，引入Coordinate attention（CA）模块增强感受野，增强模型对目标的精确定位能力。针对FPN结构在特征融合时导致多尺度特征表达能力下降的问题，提出特征增强模块，以增强多尺度特征的表达能力。通过结构重参数化的方法减少模型的计算量与参数量，加快目标检测速度。针对行人检测任务中普遍存在的拥挤行人问题，提出EViT模块，增强模型关注局部信息的能力，提高检测精度。实验证明，在拥挤行人检测任务中，CA-YOLOv5的检测精度达到84.86%，相较于原算法提高了3.75%，检测速度可以达到51FPS，具有较好的检测精度与实时性。因此，CA-YOLOv5可以更好地应用于实时行人检测任务中。
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