算法以YOLOv5新的版本(V6.1版)为基础, 进行了深度优化: 一是结合CA改进主干网络, 侧重目标坐标重要度信息以提高模型特征提取能力, 抑制了噪声和干扰的影响; 二是改进了原网络的特征融合结构, 添加了具有跳跃连接的加权双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network, BiFPN)进行多尺度融合, 提高多尺度下...
@文心快码yolov5改进方法 文心快码 YOLOv5的改进可以从多个方面入手,包括网络结构、损失函数、数据增强、训练策略等。 网络结构改进 主干网络替换: 可以将YOLOv5的主干网络替换为更轻量或更高效的网络结构,如MobileNetV3、ShuffleNetV2、EfficientNetv2等,以减少模型参数和计算量,提高推理速度。 特征金字塔网络(FPN)改进:...
通过这样的设计,CGNet能够在局部和全局上下文之间建立联系,这对于准确分类图像中的每个像素至关重要。 具体改进方法可访问如下地址 YOLOv5改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided(大幅度涨点),点击此处即可跳转
Drone-Yolo在无人机数据集上取得了巨大的成功,mAP0.5指标上取得了显著改进,在VisDrone2019-test上增加了13.4%,在VisDrone2019-val上增加了17.40%。这篇文章我首先复现Drone-Yolo,然后,在Drone-Yolo的基础上加入我自己对小目标检测的改进。 YoloV5改进策略:独家原创,全网首发,复现Drone-Yolo,以及改进方法-CSDN博客...
专利摘要显示，本发明提供了一种用于自动识别焊缝的YOLOv5改进方法及机器人设备，涉及焊缝自动识别技术领域。所述的改进方法包括：使用CSPDarknet53骨干网络作为Backbone主干网络；将GhostNet模块与Conv 模块融合为GhostConv模块并设置在所述CSPDarknet53骨干网络中；将GhostNet模块与C3模块融合为C3Ghost模块并设置在所述CSP...
基于改进YOLOv5的火灾检测方法.pdf,摘要 火灾是一种常见的突发性灾害,它不仅造成直接的生命和财产损失,还会带来 一系列环境和社会经济问题。目前,火灾检测主要通过烟雾、温度等传感器来实 现,但其存在检测精度较差和应用场景有限等问题。随着计算机视觉图像的兴起, 深
提供了一种在煤矸石检测中基于YOLOv5目标检测模型改进方法：在原YOLOv5模型的主干网络和特征融合网络中的特征提取和特征融合的关键节点插入ECA模块；定义新的YOLOv5模型的损失函数；采用与原YOLOv5模型相同的数据集进行新的YOLOv5模型训练；采集实时数据输入已优化的YOLOv5模型，并对该模型的输出进行评估，验证新的YOLOv5...
首先,使用MobileNetv3网络替代YOLOv5的主干网络,降低模型大小;其次,引入C3TR和CBAM模块提高网络表征能力,将损失函数替换为EIOU以提高模型的鲁棒性。实验结果表明,该方法在自制数据集上获得98.9%的精度,相较于原始YOLOv5提高1.2%,模型大小减小51.5%,检测速度提高37%。改进后的模型在精度、大小和速度上均优于Faster-R...