10.20030/j.cnki.1000-3932.202206015
基于改进YOLOv5的工程着装检测算法
针对目前工程安全着装算法在网络结构复杂的二阶算法模型上实现,以牺牲一定的检测速度来提高精确度,而且并未就图像中的小目标物体进行处理,导致一定的漏检和误检的现状,选取轻量级YOLOv5模型针对小目标检测进行改进,以期在保持检测速度的同时能够提高模型的检测精确度.首先选择包含遗传算法的注意力(Anchor)机制来捕获对安全帽这类小目标更加适合的锚框值;然后在网络结构中嵌入轻量级的ECAnet模块以减少无用信息通道的计算量,在保持YOLOv5的检测速度优势的同时提高浅层网络对小目标特征的提取能力.实验结果表明:改进后的模型在不降低检测速度的情况下提高了检测精确度,召回率增加了3.82％,mAP@.5增加了0.73％.
小目标检测、改进YOLOv5算法、遗传算法、注意力机制、ECAnet模块
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
760-767
