FW-YOLO： a dense pedestrian detection algorithm based on frequency-guided and wavelet enhancement

HUANG Zijun; LING Ping

doi:10.37188/CJLCD.2026-0044

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FW-YOLO： a dense pedestrian detection algorithm based on frequency-guided and wavelet enhancement

Image Processing | 更新时间：2026-09-12

- FW-YOLO： a dense pedestrian detection algorithm based on frequency-guided and wavelet enhancement
- Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays Vol. 41, Issue 5, Pages: 717-733(2026)
- 作者机构：
  
  江苏师范大学人工智能与计算机学院，徐州江苏 221116
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China General Program(61872168)
- DOI：10.37188/CJLCD.2026-0044
  CLC： TP391.4
- CSTR：32172.14.CJLCD.2026-0044
- Received：18 March 2026，
  
  Revised：2026-04-10，
  
  Published：05 May 2026
- 稿件说明：
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HUANG Zijun, LING Ping. FW-YOLO： a dense pedestrian detection algorithm based on frequency-guided and wavelet enhancement[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(5): 717-733.
DOI：

HUANG Zijun, LING Ping. FW-YOLO： a dense pedestrian detection algorithm based on frequency-guided and wavelet enhancement[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(5): 717-733. DOI： 10.37188/CJLCD.2026-0044. CSTR： 32172.14.CJLCD.2026-0044.

摘要

在密集目标检测场景中，传统方法存在高频边缘信息丢失、上采样细节模糊及尺度适应性不足等问题。为此，本文提出一种基于频率引导的目标检测算法FW-YOLO。该算法设计频率引导全维动态卷积模块（FGODC），利用Haar小波变换分解特征，并结合高频响应引导卷积核选择，以增强下采样阶段的边缘信息保留能力；提出频率残差引导上采样模块（FRUpsample），将高频特征注入上采样路径，实现边缘细节恢复；构建频率引导共享检测头（FGSHHead），结合跨尺度权重共享与FiLM机制，提升不同尺度目标的检测能力。实验结果表明，在CrowdHuman数据集上，该方法的精确率、召回率、mAP50和mAP50:95分别提升1.1%、3.8%、1.8%和2.0%，验证了频率引导策略在密集目标检测中的有效性，为密集目标检测任务提供了一种新的解决思路。

Abstract

In dense object detection scenarios， conventional defection methods often suffer from the loss of high-frequency edge information， blurred details during upsampling， and insufficient scale adaptability. To address these issues， this paper proposes a frequency-guided object detection algorithm， termed FW-YOLO. Specifically， a Frequency-Guided Omni-Dimensional Dynamic Convolution（FGODC） module is designed to decompose features by means of the Haar wavelet transform， while high-frequency responses are further exploited to guide convolution kernel selection， thereby enhancing the preservation of edge information during downsampling. In addition， a Frequency-Residual Guided Upsampling（FRUpsample） module is introduced to inject high-frequency features into the upsampling path， enabling the recovery of fine edge details. Furthermore， a Frequency-Guided Shared Head（FGSHHead） is constructed by combining cross-scale weight sharing with the FiLM mechanism， so as to improve the detection capability for objects at different scales. Experimental results on the CrowdHuman dataset show that the proposed method improves Precision， Recall， mAP50， and mAP50:95 by 1.1%， 3.8%， 1.8%， and 2.0%， respectively. These results verify the effectiveness of the frequency-guided strategy in dense object detection and provide a new perspective for dense object detection tasks.

关键词

Keywords

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