一种基于YOLOv5的小目标识别方法及系统

本发明提供了一种基于YOLOv5的小目标识别方法及系统，该方法包括：采集目标范围内的多尺度图像，形成原始数据集；通过超像素分割和对抗增强操作对原始数据集进行图像增强，得到增强数据集；通过频域分解和频带交换操作对增强数据集进行多尺度频域混叠增强，得到待检测数据集；对YOLOv5模型进行改进，得到小目标识别模型；通过小目标识别模型对待检测数据集进行小目标识别，得到识别结果。该方法通过动态特征金字塔和双路径检测头，结合跨层级核共享与空‑频双域注意力机制实现小目标识别，解决了传统静态特征金字塔导致的细节丢失问题，提高了识别精度并降低了误检率。