我们可以使用YOLOv5或其他目标检测模型来进行道路缺陷检测。这里我们使用YOLOv5。 bash深色版本 pip install -qr https://raw.githubusercontent.com/ultralytics/yolov5/master/requirements.txt git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 然后,您可以使用YOLOv5的训练脚本来训练模型。 5. 训练...
然后,您可以使用YOLOv5的训练脚本来训练模型。 5. 训练模型 分割模型训练 python深色版本 import torch.optim as optim from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from datetime import datetime criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(segmentation_model.parameters(), lr=1e-4) schedul...
基于YOLOv5和U-Net3+的桥梁裂缝智能识别与测量 下载积分: 1600 内容提示: 第XX 卷第 XX 期X X X X 年 XX 月Vol.XX,No.XXXX X X X X湖 南大学学报(自然科学版)Journal of Hunan University(Natural Sciences)基于YOLOv5和U-Net3+的桥梁裂缝智能识别与测量余加勇1,2† ,刘宝麟 1,2 ,尹东 1,2 ,...
简介:YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络,加强细节特征的提取和融合 一、本文介绍 本文记录的是基于U-Net V2的YOLOv11目标检测改进方法研究。本文利用U-Net V2替换YOLOv11的骨干网络,UNet V2通过其独特的语义和细节融合模块(SDI),能够为骨干网络提供更丰富的特征表示。并且其中的...
为了克服传统数字图像处理方法进行桥梁裂缝识别时面临的效率低,效果不佳等问题,提出了集成深度学习YOLOv5和U-Net3+算法的一体化桥梁裂缝智能检测方法.通过调整算法宽度和深度参数,优化边界框损失函数,构建基于YOLOv5目标检测算法的裂缝识别定位模型,实现桥梁裂缝快速识别与定位;引入结合深度监督策略及预测输出模块的U-Net3...
基于改进U-net的直肠CT图像肿瘤分割方法 本发明公开了一种基于改进Unet的直肠CT图像肿瘤分割方法,方法为:从直肠CT图像中截取直肠区域并进行预处理,得到数据集;利用基于随机弹性形变的数据扩充技术对数据集进行扩充;训练YOLOv3神经网络,对直肠区域进行检测,判断CT图像中是否存在肿瘤区域;根据atten... 郑标,蔡晨晓,刘静波...
class_loss,和YOLO v2的区别是改成了交叉熵。 Backbone darknet 53。ResNet(带gap的imagenet的残差网络) 用的是conv(stride = 2)进行下采样替代 Pooling layer。 因为Pooling layer,不管是MaxPooling还是Average Pooling,本质上都是下采样减少计算量,本质上就是不更新参数的conv,但是他们会损失信息,所以用的是conv...
1.1.1. 坐标损失,没有变化,还是YOLO2的 1.1.2. 置信度损失,有变化,只用一个最优先验边界框计算损失 1.1.3. 类别损失,有变化,使用binary cross-entropy进行多标签分类 1.2. 单尺度预测13x13 变成 多尺度预测32x32\16x16\8x8 1.3. DarkNet19 变成 DarkNet-53 ...
segmentation/:包含分割图像和掩码。 detection/:包含检测图像和VOC格式的XML标注文件。 2. 创建数据集配置文件 创建一个 road_defect_data.yaml 文件,内容如下: yaml深色版本 segmentation: pothole: images: ../road_defect_dataset/segmentation/pothole/images ...
针对监控环境下的人脸识别比较问题,提出一套基于深度学习的检测识别方法,利用YOLO2算法和Res Net算法完成监控视频中的人脸监测和识别.检测部分采用速度较快的YOLO2算法,识别部分采用准确率较高的Res Net算法.利用WIDER FACE人脸检测数据库和CASIA_Webface数据库做验证性实验,实验结果表明:系统整体的实时性和准确率均可...