一种基于YOLOv5s的多尺度目标检测方法

本申请提出了一种基于YOLOv5s的多尺度目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据集获取；S2、对数据集进行预处理；S3、构建具备跨尺度感知的MSFS模块；S4、构建用于位置定位的TFL模块；S5、将所述MSFS模块和所述TFL模块嵌入Neck，得到优化后的基于YOLOv5s的多尺度目标检测模型；S6、将经过预处理的数据集输入优化后的基于YOLOv5s的多尺度目标检测模型，得到最终数据集。这种综合设计使得模块能够在通道和空间关系上进行全面的考虑，使得CA混合域注意机制能够有效地解决检测目标的位置、空间特征，优化模型检测目标位置特征不明显的问题。