YOLOV5算法改进与应用：目标检测新高度

YOLOV5算法改进及其现实应用 一、目标检测算法概述 目标检测（Object Detection）是计算机视觉（Computer Vision, CV）中最基本的任务之一，也是完成其他计算机视觉相关复杂任务的前提。在图片所包含的信息中寻找并定位指定对象是其主要任务，完成这一任务，需要融合深度学习、特征提取、图像处理、模式识别等众多领域的先进技术。 二、YOLOV5算法概述 YOLOV5算法是目标检测算法家族中的一员，经历了从YOLO到YOLOV5的发展，可以基本上称其为相当强大的算法。YOLOV5算法的优点是速度和精度并存，可以实时检测图像中的对象。 三、YOLOV5算法改进 本文在YOLOV5算法的原始Mosaic增强方法上做了改进，将原始采用四张图片进行随机旋转、裁剪、缩放等操作后再拼接改为九张，称其为Mosaic-9。这样一方面加大了小目标的数据量，另一方面丰富了检测物体的背景，减小了batch_normalization计算的次数。另外，在Mosaic-9数据增强的基础上，采用了训练技巧LabelSmoothing，即标签平滑，有效解决标签过度自信（over-confident）的问题。 四、YOLOV5算法在糖尿病病足检测项目中的应用 将改进后的YOLOV5算法用于糖尿病病足检测项目中，mAP达到了97.3%，与之前的研究相比，提高超过了5个百分点。YOLOV5算法的四个模型YOLOV5s、YOLOV5m、YOLOV5l、YOLOV5x中，YOLOV5s因其简洁、轻量的优点，被我们应用于糖尿病病足诊断系统的部署中。 五、移动设备或前端嵌入式上部署YOLOV5算法 最近的研究应用中，在移动设备或前端嵌入式上部署逐渐成为热点。以我们的糖尿病病足诊断研究为契机，我们也将移动端设备以及开发板部署作为我们的研究内容之一。我们将训练好的糖尿病病足检测模型进行转换，最后封装成apk，安装在Android平台؛另一方面，我们也完成了RK3399Pro开发板的部署工作，精度和速度基本上能够满足实际应用的要求。 六、结论 YOLOV5算法改进及其现实应用具有广泛的应用前景，从目标检测到糖尿病病足检测项目，YOLOV5算法的速度和精度并存的特点使其在实际应用中具有广泛的应用价值。