基于Real-ESRGAN和改进YOLOv5的道路小目标检测算法

本发明公开了一种基于Real‑ESRGAN和改进YOLOv5的道路小目标检测算法，步骤为：S1：准备数据集，收集数据，划分为训练集、验证集和测试集；S2：搭建YOLOV5算法模型，输入数据并训练，得到YOLOV5算法模型权重；使用训练的YOLOV5算法模型权重对图像进行检测，是否有道路小目标出现，若有则截取检测出来的图像框进行保存；S3：对检测出来的图像框进行超分辨率重建，输出超分辨率重建后检测框图像；S4：对输出的超分辨率重建后的检测框图像进行识别，并进行分类后更新检测结果。采用Real‑ESRGAN和改进YOLOv5检测算法不仅提升了道路小目标检测置信度，精确度，并降低了误检漏检情况。