基于深度学习的陪护机器人目标检测方法OACSTPCD
Object detection method of escort robot based on deep learning
为解决陪护机器人在复杂的环境下进行目标检测任务时容易出现错检、漏检等问题,提出一种基于深度学习的陪护机器人目标检测方法.首先,运用改进的WGAN网络生成高质量的图片,丰富数据集多样性,为后续YOLOv5s训练奠定基础;其次,在原YOLOv5s模型上运用Gridmask数据增强技术,提升检测模型对于复杂场景和遮挡情况下的识别能力;在Backbone部分采用C2fSE模块,并将LSTM网络与YOLOv5s网络相结合,减少了网络参数量,获得了更多的上下…查看全部>>
In view of the false detection and missed detection when escort robots carry out object detection tasks in complex environments,an escort robot object detection method based on deep learning is proposed.The improved WGAN network is used to generate high-quality images to enrich the diversity of data sets and lay a foundation for subsequent YOLOv5s training.The Gridmask data enhancement technology is used for the original YOLOv5s model to improve the recognit…查看全部>>
汪振耀;张礼华;郑俭
江苏科技大学长山校区 机械工程学院, 江苏 镇江 212100江苏科技大学长山校区 机械工程学院, 江苏 镇江 212100江苏科技大学长山校区 机械工程学院, 江苏 镇江 212100
电子信息工程
目标检测YOLOv5s长短时记忆网络WGANC2fSE数据增强损失函数
object detectionYOLOv5sLSTM networkWGANC2fSEdata enhancementloss function
《现代电子技术》 2024 (3)
51-58,8
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