基于改进YOLOv7的湖面漂浮物目标检测算法OACSTPCD
Research on improved YOLOv7 based object detection algorithm of floating objects on the lake
为提高湖面多种类和小体积的漂浮垃圾检测识别的准确度与推理检测速度,结合湖面垃圾漂浮物的图像特征,采用半结构化剪枝技术创建X-Toss剪枝框架,并基于YOLOv7目标检测模型,提出一种轻量化湖面漂浮物实时检测方法C-X-YOLOv7.X-Toss剪枝框架使用DFS算法生成父子卷积核计算图,利用特定的内核模式剪枝卷积核,降低迭代剪枝的计算成本.融合CA注意力机制对模型进行加权,减少模型过拟合现象,提高模型准确性和泛化能力.结果表明:对湖面垃圾检测识别…查看全部>>
This research strives to improve the accuracy and reasoning speed of detection and identification of multi-species and small volume floating garbage on the lake.In combination with the image characteristics of floating garbage on the lake,the X-Toss pruning framework is established by adopting semi-structured pruning technology.On the basis of object detection model YOLOv7,a lightweight real-time detection method C-X-YOLOv7 for floating objects on the lake i…查看全部>>
徐宏伟;李然;张家旭
大连海洋大学 信息工程学院, 辽宁 大连 116023大连海洋大学 信息工程学院, 辽宁 大连 116023大连海洋大学 信息工程学院, 辽宁 大连 116023
电子信息工程
目标检测YOLOv7剪枝技术半结构化剪枝DFS算法注意力机制推理加速比湖面漂浮物
object detectionYOLOv7pruning technologysemi-structured pruningDFS algorithmattention mechanismreasoning acceleration ratiofloating objects on the lake
《现代电子技术》 2024 (1)
105-110,6
中国医药教育协会2022重大科学攻关问题和医药技术难题重点课题(2022KTMO36)
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