基于改进YOLOv5的乒乓球轻量化网络检测模型

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摘  要：球类运动是传统体育竞技中受关注度最高的一类运动，球类的目标检测可以用于提高体育比赛的分析、监控系统的安全性以及虚拟现实体验的真实感。YOLOv5作为优秀的单阶段检测算法，因其平台移植方便与检测步骤简易，是计算机视觉领域近年来使用频率最高的目标检测算法之一。但是YOLOv5模型参数量较大，为了减少参数量以便更快地移植到其他平台上，文章提出一种轻量化的改进YOLOv5算法，该算法以YOLOv5s为基础模型，通过将主干网络替换为改进的MobileNetv3、在颈部引入CBAM注意力机制并改进C3模块等方法，减少计算量并提升精度。（剩余14823字）