关键词: 森林火灾检测,红外图像,YOLOv5s-seg,火灾分割 1 解决的问题 本文解决了森林火灾检测中的两个问题:森林火灾遮挡和传统森林火灾检测方法的适应性不足。 2 论文的方法 提出了一种基于无人机红外图像的森林火灾检测和分割模型(FFDSM),该模型整合了YOLOv5s-seg、Efficient Channel Attention(ECA)和Spatial ...
由于之前对深度学习知识了解很少,才知道子图,如果执行使用yolov5s_hat_sub.onnx,在Pulsar2工具中进行量化的话,会生成axmodel但是是无法执行了,通过o0圏圏蟲0o大佬给的模型对比网络结构和秋水大佬的ax620a部署yolov5博客才明白自己问题出现在哪里 如果你没处理导出子图得到的图会是这样: 正确量化后的yolov...
(ort) root@maixbox:/home/ax-samples/build/install/ax650# ls ax_classification ax_hrnet ax_pp_humanseg ax_pp_vehicle_attribute ax_rtdetr ax_simcc_pose ax_yolov5s_seg ax_yolov8 yolov5s.axmodel ax_detr ax_imgproc ax_pp_liteseg_stdc2_cityscapes ax_ppyoloe ax_rtmdet ax_yolo_nas ax...
主权项:1.基于TensorRT加速的yolov5s-seg的红外图像实例分割和微光图像背景融合的算法,部署到JetsonOrin平台,其步骤如下:步骤1,利用红外摄像头采集一个包含人、车、自行车、摩托车和无人机五类目标的红外图像数据集,并将之划分为训练集,测试集和验证集;步骤2,利用训练集量化感知训练QATYOLOv5s-seg模型,得到最优模...
[方法]模型采用FasterNet代替YOLOv5s-seg的原有主干网络,减小了模型的参数量和内存占用量;在特征提取层及neck部分引入SE注意力机制,提高了模型的特征提取能力;将C3替换成C3Ghost轻量级网络以进一步减小模型的参数量和内存占用量.[结果]试验结果表明,改进后的网络mAP达到91.59%,FLOPs下降到11.30 G,模型大小为2.91 M....
```MODEL_MAJOR```:二级模型中的第一级模型,一般是检测模型,例如 [hrnet_pose.json](../examples/sample_run_joint/config/hrnet_pose.json) 中,此节点跟 [yolov5s.json](../examples/sample_run_joint/config/yolov5s.json) 内容是几乎一样的。 ```MODEL_MAJOR```:二级模型中的第二级模型,设置一些第...
在真实果园环境下构建新梅数据集,以YOLOv5s模型作为基础网络,首先在Backbone骨干网络C3模块中引入CA(coordinate attention)注意力机制以增强模型对新梅关键特征信息的提取能力并减少模型的参数量;其次在Neck层中引入加权双向特征金字塔网络,增...
移动端NCNN部署,项目支持YOLOv5s、YOLOv4-tiny、MobileNetV2-YOLOv3-nano、Simple-Pose、Yolact、ChineseOCR-lite、ENet、Landmark106、DBFace、MBNv2-FCN与MBNv3-Seg-small模型,摄像头实时捕获视频流进行检测。iOS:Xcode 11.5 macOS 10.15.4 iPhone 6sp 13.5.1Android:...
95yolov5s 0.536 0.368 0.374 0.206yolov5s+火车刮刮卡 0.452 0.314 0.306 0.152yolov5s+解耦头 0.555 0.375 0.387 0.214yolov5s + 解耦头 + 类平衡权重 0.541 0.392 0.396 0.217yolov5s + 解耦头 + 类平衡权重 0.574 0.386 0.403 0.22yolov5s + 解耦头 + seghead 0.533 0.383 0.396 0.212基线模型是yolov...
22、进一步地,步骤5中,利用步骤3部署的yolov5s-seg的engine模型对红外图像进行实例分割,生成目标掩膜,并进行伪彩色处理,融合到微光图像的目标上,保留背景信息,实现轮廓凸显。具体如下: 23、yolov5s-seg通过对yolov5进行改进和扩展,将其应用于图像分割任务。yolov5s-seg网络模型包括输入端、主干网络backbone、neck和...