改进YOLOv5s的明渠漂浮垃圾实时检测方法OACSTPCD
针对航拍图像上明渠漂浮垃圾尺寸小,且易受水面倒影、强光等因素干扰从而造成漂浮垃圾漏检和误检的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的明渠漂浮垃圾实时检测方法。首先,通过数据增强的方式对数据集进行扩充,避免数据量过少产生过拟合现象;然后,结合加权双向特征融合网络(BiFPN),对YOLOv5s结构的特征融合过程进行修改,以提高检测精度和速度;并且在Neck和Head部分之间添加3个改进的三维CBAM注意力机制模块,加强网络信息的提取和定位能力,能够…查看全部>>
石露露;廖光忠
武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430065武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,湖北武汉430065
计算机与自动化
YOLOv5s实时检测加权双向特征融合注意力机制小目标
《计算机技术与发展》 2023 (9)
P.83-90,8
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