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已找到 14 条结果
- 基于FBEC-YOLOv5s的采掘工作面多目标检测研究CSCD摘要：针对采掘工作面目标尺度跨度大、多目标间相互遮挡严重及恶劣环境导致的检测精度降低等问题,提出了一种基于FBEC-YOLOv5s的采掘工作面多目标检测算法.首先,在主干网络引入FasterNet网络,以凭借其残差连接与批标准化模块,增强模型的特征提取和语义信息捕捉能力;其次,在 YOLOv5s模型颈部融合BiFPN网络,以通过其双向跨尺度连接和快速归一化融合操作,实现多尺度特征的快速捕捉与融合;最后,采用ECIoU损失函数代替CIoU损失…查看全部>>
- 基于CBA-YOLO模型的煤矸石检测北大核心
- 基于改进的Yolov5的无人机图像小目标检测北大核心CSTPCD摘要：为了解决无人机航拍图像小目标检测算法检测速度与精度无法兼顾的问题,在Yolov5的基础上,提出了针对于无人机图像小目标检测的Yolov5_GBCS算法。在新的算法中,添加一个额外的检测头,以便增强对小目标的特征融合效果;在主干网络中分别采用GhostConv卷积模块、GhostBottleneckC3模块替换部分Conv模块和C3模块用以提取丰富特征和冗余特征以提高模型效率;引入加权双向特征金字塔网络(bidirectional fe…查看全部>>
- 结合主动光源和改进YOLOv5s模型的夜间柑橘检测方法北大核心CSTPCD
- 面向拥挤行人检测的改进YOLOv7算法北大核心CSTPCD
- 基于CA-BIFPN的交通标志检测模型CSTPCD
- 基于改进全卷积一阶检测器的桥梁裂缝定位算法北大核心CSTPCD
- 改进多目标检测器的骏枣外观品质实时检测
- 基于MBE-YOLOv5的轻量化化工袋目标检测方法摘要：针对化工厂中化工袋种类繁多、遮挡干扰、放置复杂等因素,导致化工袋识别模型的定位效果较差、实时性不佳等问题,提出一种基于MBE-YOLOv5 的轻量化化工袋目标检测方法.首先,用MobileNetV3 网络替换YOLOv5 的主干网络,降低模型的参数和运算量,提高模型的检测速度;然后,在YOLOv5 的颈部网络引入双向特征金字塔网络结构进行多尺度特征融合,提高模型的识别准确率;最后,采用EIoU函数优化损失,提高模型的定位精度.实验结果…查看全部>>
- 基于改进YOLOv8的PCB焊点语义分割方法