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6 Articles
- 基于YOLOv5n-CND的矿用输送带异物检测北大核心Abstract：针对异物图像背景复杂、特征提取能力弱、粘连小目标的检测精度低、检测框定位及尺度失真等问题,提出了一种基于YOLOv5n-CND的矿用输送带目标检测算法.首先,采用C2f对特征金字塔进行优化,使用更少参数解决在井下异物图像采集背景复杂且存在复杂目标干扰对小目标检测不敏感的问题;然后,采用归一化高斯瓦萨斯坦距离(NWD)回归损失函数替代CIoU,改善多尺度异物检测效果不佳的问题,实现粘连小目标的精准检测;最后,添加目标检测头(Dy Hea…More>>
- 基于YOLOv5s网络的常见菜品识别检测北大核心CSTPCD
- 轻量化瓦楞纸板表面缺陷检测算法的研究北大核心CSTPCDAbstract：针对瓦楞纸板表面缺陷检测速度慢和识别准确率低等问题,提出基于改进YOLOv5s的轻量化瓦楞纸板表面缺陷检测算法YOLOv5s-GCS.将YOLOv5s骨干网络中原有的Conv模块替换为GhostConv模块,用C2f模块替换C3模块,并集成置换注意力机制(SA)模块;在YOLOv5s颈部网络末端引入SA模块;通过构建瓦楞纸板表面缺陷数据集进行试验验证.试验结果显示,YOLOv5s-GCS算法平均精度均值达到95.0％、召回率达到89.…More>>
- 基于改进YOLOv5s的道路目标检测算法与跟踪研究Abstract：针对在自动驾驶领域中,由于道路场景复杂,目前已有的检测方法存在检测准确率不高,且检测目标单一的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s(You Only Look Once version 5)的面向自动驾驶的道路目标检测算法,能够实现车辆、行人、信号灯、交通标志等多个目标的同时检测.首先,在原有模型的基础上,引入EIoU损失函数实现YOLOv5输出端预测框的优化,使收敛速度更快;用YOLOv8的C2f模块替换原模型的C3模块,提高小目…More>>
- 基于改进YOLOv5s的测温样件缺陷识别方法
- 改进YOLOv8算法的城市车辆目标检测北大核心CSTPCD