针对交通目标检测模型参数量大,检测精度低,检测速度慢,泛化性差等问题,提出一种基于ghostnet与注意力机制的yolov5交通目标实时检测模型.采用基于遗传算法的k-means聚类方法获取适用于车辆检测的最佳预选框;采用轻量的ghost卷积提取目标特征,并构建基于...
前 言:作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和...
融合GhostNet的YOLOv5垃圾分类方法 引言 近年来,随着我国城市人口的增加,城市生活垃圾总量增长迅速。据相关统计,我国城市生活垃圾清运量已经从2004年的15 509万吨增长为2021年的24 869万吨。自党的十八大以来,党中央高度重视生态文明建设,垃圾处理问题已经成为城市生活中必须解决的问题,在城市社区生活中,居民垃圾分类的...
【YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进】结合NeurIPS 2022年GhostnetV2网络模块 人工智能算法研究 专注人工智能领域,擅长计算机视觉方向7 人赞同了该文章 前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的...
YOLOv5/v8改进主干GhostNetV2系列:首发结合最新NIPS2022华为诺亚的GhostNetV2 架构:引入长距离注意力机制增强廉价操作,构建更强端侧轻量型骨干,打造高效轻量级检测器
文章目录前言一、Shufflenetv2论文简介模型概述加入YOLOv5二、Mobilenetv3论文简介模型概述深度可分离卷积逆残差结构SE通道注意力h-swish激活函数加入YOLOv5三、Ghostnet论文简介模型概述加入YOLOv5References前言本文使用的YOLOv5版本为v6.1,对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉
针对交通目标检测模型参数量大,检测精度低,检测速度慢,泛化性差等问题,提出一种基于GhostNet与注意力机制的YOLOv5交通目标实时检测模型.采用基于遗传算法的K-means聚类方法获取适用于车辆检测的最佳预选框;采用轻量的Ghost卷积提取目标特征,并构建基于CSP结构的C3Ghost模块,大幅度压缩模型参数量,降低计算成本,提高计算速度...
摘要:垃圾分类是建设生态文明的重要一环,为解决重量级模型难以部署移动端设备的问题,提出基于YOLOv5网络改进的垃圾图像分类方法。采用融合GhostNet的主干网络,用线性运算代替传统卷积运算,降低了模型的参数量,提高了模型推理速度;通过在网络中加入改进版通道注意力模块,强化重要的通道特征,获取更多深层次的特征信息;采用加权...
Keywords: orchard pests; GhostNet; YOLOv5; embedding devices 1. Introduction During the growth of fruit trees, it causes huge economic losses if the pests cannot be well prevented. Therefore, it is necessary to identify the orchard pests in a timely and accurate manner, and take corresponding ...