一种基于改进YOLOV5算法的目标检测方法、装置、设备及介质

本申请公开了一种基于改进YOLOV5算法的目标检测方法、装置、设备及介质，涉及计算机视觉领域，该方法包括对图像数据进行标注，得到VOC数据集；根据训练集对YOLOV5算法进行训练，得到卷积神经网络模型；根据backbone模块，对卷积神经网络模型中的图像进行特征提取；基于neck模块，根据注意力模块对提取的特征进行增强，并根据自定义损失函数对检测的目标进行分类，确定目标分类结果；根据head模块输出目标分类结果，并确定不同尺度下修正后的锚点框；对锚点框进行过滤，确定输出检测框；根据输出检测框确定目标在图像上的位置，本申请提高了对图像中不同尺度的行人目标的检测效率。