从下表中可以看出,本文的SE-YOLOv5s在平均精度均值和检测速度方面均表现较好。 五、实验结论 本文提出了一种基于SE-YOLOv5s的绝缘子检测方法,通过加入注意力机制,平均精度均值以及检测速度得到了提升,并在实验中证实了这个方法的可行性。 六、投稿期刊介绍 论文原文出自田庆(1),胡蓉(1),佐勇(2,3),蔡远征(2,...
下图所示为 YOLOv5s 及 YOLOv5s-SE 算法的准确率结果图,在每张图中,从左到右,从上倒下依次为、准确率曲线、召回率曲线、平均准确度均值曲线,图中的每一个子图的横坐标表示训练次数,纵坐标表示各参数值。 在本…
基于SE-YOLOv5s的绝缘子检测
In order to achieve rapid and accurate identification of insectbitten Zijin tea leaves in complex nature backgrounds, a detection method for Zijin tea based on YOLOv5sSE and channel pruning was proposed. Firstly, SE modules were added to the backbone network of ...
目标检测深度学习YOLOv5s在电力系统需要巡检的大环境下,人工巡检的传统方式存在很大不便和安全隐患,而采用无人机的目标检测方法在绝缘子检测识别方向有很大的应用前景.针对绝缘子图像检测中存在的场景复杂,视角多变,设备计算能力受限等问题,提出了一种改进的轻量级SE-YOLOv5s卷积神经网络来实现对绝缘子的快速目标检测,该...