驾驶员手机使用检测模型:优化Yolov5n算法OACSTPCD
Driver's Mobile Phone Usage Detection Model:Optimizing Yolov5n Algorithm
为进一步实现在移动设备或嵌入式设备上对手机使用的违法行为进行实时检测,通过优化Yolov5n算法提出了一种轻量化、高精度、实时性的检测模型.将Focal-EIoU Loss与FocalL1 Loss相结合来获得更加精确的框定位以及损失函数的更快收敛.利用Slimming剪枝算法来进一步提高模型的轻量化及计算效率.在模型微调时利用数据增强技术对微调操作进行指导,从而使模型能够获得更好的性能提升.在手机使用数据集上对改进方法进行消融实验,…查看全部>>
王鑫鹏;王晓强;林浩;李雷孝;李科岑;陶乙豪
内蒙古工业大学 信息工程学院,呼和浩特 010080内蒙古工业大学 信息工程学院,呼和浩特 010080天津理工大学 计算机科学与工程学院,天津 300384内蒙古工业大学 数据科学与应用学院,呼和浩特 010080内蒙古工业大学 信息工程学院,呼和浩特 010080内蒙古工业大学 信息工程学院,呼和浩特 010080
计算机与自动化
Yolov5n算法优化Slimming剪枝Focal-EIoU LossFocalL1 Loss数据增强
Yolov5n algorithm optimizationSlimming pruningFocal-EIoU LossFocalL1 Lossdata augmentation
《计算机工程与应用》 2023 (18)
基于无人机集群协同的草原火灾监控机制的研究
129-136,8
国家自然科学基金(61962044)内蒙古自治区科技成果转化专项资金项目(2020CG0073,2021CG0033)内蒙古自然科学基金(2021MS06019)内蒙古自治区研究生科研创新项目(S20210195Z).
评论