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基于EfficientNetLite和YOLOv5的交通标志检测算法研究 被引量：3
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作者 马鹏森 车进 《长江信息通信》 2022年第5期10-14,共5页
随着智能交通系统、无人驾驶技术以及汽车安全辅助驾驶技术的发展,对在其中扮演重要角色的交通标志识别任务提出了更高的要求。以往的交通标志识别研究会在实时性、准确性以及检测的类别总数上进行一定的改进,但会出现顾此失彼的情况。... 随着智能交通系统、无人驾驶技术以及汽车安全辅助驾驶技术的发展,对在其中扮演重要角色的交通标志识别任务提出了更高的要求。以往的交通标志识别研究会在实时性、准确性以及检测的类别总数上进行一定的改进,但会出现顾此失彼的情况。文章针对这个问题提出了一种改进的Yolov5算法,该算法首先采用自适应锚框计算得到适合实验中交通标志数据集的锚框,并在输入端增加了Mosaic数据增强技术以丰富数据集,然后引入Stem模块以及EfficientNetLite网络结构来替换Yolov5主干网络,最后采用CIoU损失函数来提高预测框检测精度。并在TT100K数据集上进行实验,并将实验结果与原Yolov5以及Yolov5-ShuffleNetV2网络实验结果进行比对。结果表明,提出的方法相较于Yolov5在内存的使用上减少了49.7%;参数量减少了49.9%;模型复杂度降低了59.1%;同时mAP_0.5达到了80.9%,提高了2.1%;检测精确度也提高了2.2%,证明了改进后的算法的有效性。 展开更多
关键词 YOLOv5 交通标志识别 efficientnetlite 轻量化网络
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基于轻量化的YOLOv5的PCB缺陷检测算法 被引量：3
2
作者 许皓翔 殳国华 《电气自动化》 2024年第2期95-97,102,共4页
针对在印刷电路板(printed circuit board,PCB)缺陷检测上网络模型过大且精度较低的缺点,使用Python在Windows上提出了一种基于YOLOv5l改进的PCB缺陷检测算法,并对六种常见的缺陷作为数据集进行检测。采用轻量化网络EfficientNetLite0... 针对在印刷电路板(printed circuit board,PCB)缺陷检测上网络模型过大且精度较低的缺点,使用Python在Windows上提出了一种基于YOLOv5l改进的PCB缺陷检测算法,并对六种常见的缺陷作为数据集进行检测。采用轻量化网络EfficientNetLite0作为模型的骨干网络﹐并通过对特征金字塔加入P2检测头来获取更小的目标特征。试验结果表明:所提算法对印刷电路板的缺陷有识别精度高、模型小和检测快速的特点;单张图片检测速度达到43.6 ms﹐模型大小为49.1 MB﹐所有类别精度指标达到98.9%。所提算法为未来部属在边缘设备上的工业缺陷检测提供了新思路。 展开更多
关键词 轻量化网络 边缘设备 PCB缺陷检测 efficientnetlite0 YOLOv5
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