改进YOLOv5的安全帽佩戴检测算法OACSTPCD
Improved Helmet Wear Detection Algorithm for YOLOv5
针对目前目标检测模型结构复杂、计算量大、检测准确率低等问题,提出在工业场景下基于改进型YOLOv5的安全帽佩戴算法.在主干网络引入轻量型网络ShuffleNetv2,保留Focus结构和ShuffleNetv2共同组成主干网络,降低网络的计算量和参数量;在C3模块中引入Swin Transformer Block,得到C3STB模块,替换Neck部分原有的C3模块;设计了CBAM_H注意力机制,并将其嵌入Neck网络中,获取全局上下文信息,提高模…查看全部>>
乔炎;甄彤;李智慧
河南工业大学信息科学与工程学院,郑州 450001||粮食信息处理与控制重点实验室,郑州 450001河南工业大学信息科学与工程学院,郑州 450001||粮食信息处理与控制重点实验室,郑州 450001河南工业大学信息科学与工程学院,郑州 450001||粮食信息处理与控制重点实验室,郑州 450001
信息技术与安全科学
YOLOv5ShuffleNetv2CBAM注意力机制Swin Transformer Block
《计算机工程与应用》 2023 (11)
203-211,9
河南省"揭榜挂帅"项目(211110110500).
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