专栏回顾:YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新 二、SAConv的机制原理介绍 可切换的空洞卷积(Switchable Atrous Convolution,简称SAC)是一种高级的卷积机制,用于在物体检测和分割任务中增强特征提取。以下是SAC的主要原理和机制: 1. 不同空洞率的应用: SAC的核心思想是对相同的输入特征应用不同的...
YOLOv5嵌入式系统在自动驾驶的目标检测算法中,识别远处交通标志时对微小目标很容易出现漏检,误检现象,影响车载设备对路况的判断,因此对目标检测算法的精度有着严格要求.针对微小交通标志检测精度低甚至漏检的问题,提出一种基于Shuffle注意力模块(Shuffle Attention Module,SA),卷积注意力模块(Convolutional Block Attention ...
【Python_YOLO简易教程】用20分钟入门YOLOv5目标检测共计6条视频,包括:1.安装与配置YOLOv5、2.调参、3.推断自己的数据等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
We propose a novel pig detection and counting method called YOLOv5-SA-FC, which is based on the shuffle attention module and the Focal-CIoU loss function. The channel attention and spatial attention units in the shuffle attention module enable YOLOv5-SA-FC to focus on regions in the image ...
驾驶员操作信息可反映驾驶情况和操作水平,有助于驾驶安全检测.以叉车为例,研究一种基于YOLOv5视觉感知的实时叉车驾驶操作行为识别方法.首先,提出该方法的整体架构;然后,研究基于操作特征的实时叉车驾驶操作行为识别方法;最后,在一台合力K30柴油叉车上搭建试验平台进行测试.测试结果表明:本方法操作特征识别率达100%,操作...
From the experimental results, the proposed YOLOv5-SA-FC model achieved a mean average precision (mAP) and count accuracy of 93.8% and 95.6%, outperforming other methods in terms of pig detection and counting by 10.2% and 15.8%, respectively. These findings verify the effectiveness of the ...