【源码】基于YOLOv5框架的安全帽检测系统

项目简介

本项目借助YOLOv5框架，对私人数据集中的安全帽进行高效且准确的检测。结合现有论文方案与个人改进，在准确率、检测速度和模型大小方面完成优化，以满足多场景下的安全帽检测需求。

项目的主要特性和功能

1. 小目标检测优化：添加新Anchor层用于小目标检测，修改FPN结构增加层数提升检测能力，用k - means聚类重新分配Anchor提升效果。
2. 注意力机制与Transformer集成：改变FPN结构为Bi - FPH提升特征融合精度，增加CBAM注意力模块提升特征提取效果，结合Transformer Prediction Head形成四头检测结构。
3. 轻量化网络设计：基于ShuffleNet V2和MobileNetV3设计轻量化网络减少计算量，减少卷积层和非必要操作平衡检测速度与准确率。
4. 卷积核与FPN优化：添加Focus - Conv卷积核提升像素级信息提取，修改FPN结构为Bi - FPN实现多层次特征提取。

安装使用步骤

环境配置

安装Python 3.x，以及PyTorch和相关依赖库（如torchvision、numpy等）。

数据准备

准备安全帽检测数据集，包含图像和标注文件，并将数据集划分为训练集和测试集。

模型训练

使用提供的训练脚本进行模型训练，可根据需求调整训练参数（如学习率、批量大小等）。

模型评估

用测试集对训练好的模型进行评估，计算并分析mAP@0.5、mAP@0.5~0.95等性能指标。

模型优化

依据评估结果调整模型结构或训练参数，利用轻量化网络设计或注意力机制进一步优化。

部署应用

将优化后的模型部署到实际应用中，通过REST API服务或其他方式进行实时检测。

下载地址

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