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基于改进YOLOv5s的拉挤板缺陷检测 被引量:1
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作者 徐东亮 赖九衡 杨会兰 《复合材料科学与工程》 北大核心 2025年第5期132-141,共10页
为解决传统拉挤板缺陷检测方法中存在的检测精确度低、检测速度慢等问题,创建了玻璃纤维拉挤板缺陷数据集,提出了一种基于改进YOLOv5s的拉挤板缺陷检测模型。主要改进为:在特征提取网络部分,添加EvcBlock模块增强小目标特征提取能力,添... 为解决传统拉挤板缺陷检测方法中存在的检测精确度低、检测速度慢等问题,创建了玻璃纤维拉挤板缺陷数据集,提出了一种基于改进YOLOv5s的拉挤板缺陷检测模型。主要改进为:在特征提取网络部分,添加EvcBlock模块增强小目标特征提取能力,添加CBAM注意力机制提高重要特征的关注度;使用C3-Faster模块优化C3模块,实现了模型轻量化;在检测端引入具有形状损失的新型损失函数ShapeIoU,优化了预测框和真实框的拟合效果,提高了缺陷检测精确度。实验结果表明:改进后的YOLOv5s模型对比原YOLOv5s模型,mAP@0.5提升了3.6%,达到了88.7%,参数量降低了2.1%。改进模型检测速度为121.95 f/s,与YOLOv8s等五种模型相比综合性能更优,能够满足拉挤板缺陷检测的需求。 展开更多
关键词 拉挤板 YOLOv5s 缺陷检测 EvcBlock c3-faster ShapeIoU 复合材料
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改进YOLOv8的环视车位检测算法研究 被引量:2
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作者 杨飞帆 李军 王耀弘 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第9期22-29,共8页
为在泊车过程中更快速、准确、全面地检测停车位,提出一种针对全景环视系统AVM(around view monitor)图像的改进YOLOv8环视车位检测算法。采用部分卷积思想设计出Faster Block结构,分别替换C3模块和C2f模块中的Bottleneck结构,选取改进... 为在泊车过程中更快速、准确、全面地检测停车位,提出一种针对全景环视系统AVM(around view monitor)图像的改进YOLOv8环视车位检测算法。采用部分卷积思想设计出Faster Block结构,分别替换C3模块和C2f模块中的Bottleneck结构,选取改进后更轻量化的C3-Faster模块替换YOLOv8中原有的C2f模块;在YOLOv8主干网络末端添加CoordAtt(coordinate attention)注意力层,提升模型特征提取能力;引入EIoU作为损失函数提升模型检测精度。该算法在自建的AVM环视车位检测数据集上模型精度、召回率、mAP@0.5与mAP@0.5:0.95分别达到87.6%、87.6%、93.1%、62.0%;相较于原YOLOv8n模型提升1.5%、1.4%、1.6%、1%;参数量、浮点运算量及模型大小分别下降约27%、24%、25%。 展开更多
关键词 车位检测 YOLOv8 c3-faster coordAtt注意力机制 EIoU损失
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基于改进YOLOv5网络的轮胎规格字符识别 被引量:2
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作者 赵庆 魏鸿磊 +1 位作者 杨祎宁 黄萌 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第2期164-168,共5页
针对于汽车轮胎规格字符识别效率低、准确率低等问题,提出一种改进YOLOv5网络的轮胎规格字符识别方法。首先,将YOLOv5中的耦合头改为解耦头,提高网络的泛化能力;其次,提出C3-Faster模块,替换YOLOv5的Backbone和Head中的部分C3模块,提高... 针对于汽车轮胎规格字符识别效率低、准确率低等问题,提出一种改进YOLOv5网络的轮胎规格字符识别方法。首先,将YOLOv5中的耦合头改为解耦头,提高网络的泛化能力;其次,提出C3-Faster模块,替换YOLOv5的Backbone和Head中的部分C3模块,提高网络的计算速度;最后,选用WIoU损失函数替换YOLOv5的CIoU损失函数,优化网络。通过对比实验,验证了C3-Faster和WIoU损失函数的有效性,在消融实验中,改进后的网络训练时间减少,mAP提高了3.7%,Precision提升2.1%。实验结果表明,该方法在汽车轮胎规格字符识别的有效性,提高了识别的准确性。 展开更多
关键词 YOLOv5 解耦头 c3-faster WIoU 轮胎规格字符识别
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