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- 基于Dim env-YOLO算法的昏暗场景车辆多目标检测摘要:低照度的夜间路况复杂,现有夜间车辆识别相关研究较少,且存在识别方法实时性不高、过多占用硬件资源等不足.针对夜间场景车辆识别干扰因素较多、检测效果不佳的问题,提出一种基于YOLOv4的Dim env-YOLO车辆目标检测算法.利用MobileNetV3网络替换原始YOLOv4中的主干网络,以减少模型参数量.在改进的YOLOv4模型上使用图像暗光增强方法,提高车辆目标在昏暗环境中的可识别性.在此基础上,引入注意力机制加强特征信息选择,同时…查看全部>>
- 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>>
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