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检索条件："关键词=YOLOv5 "
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改进Yolov5的无人机目标检测算法被引量：14
《计算机工程与应用》2023年第18期218-225,共8页陈范凯 李士心 
国家重点研发计划(2022YFF0706000)。
无人机场景下航拍图像存在密度高、目标小、覆盖范围广等特性,使得现有的目标检测器容易出现错检漏检的现象,为了提高识别的精度,提出了一种改进Yolov5的目标检测模型。通过采用梯度流丰富的C2F模块增加模型的特征提取能力。引入上采样...
关键词：无人机 Yolov5 CARAFE算子 OTA标签分配策略 
基于改进YOLOv5的PCB缺陷检测算法被引量：5
《国外电子测量技术》2023年第11期24-32,共9页侯艳丽 唐博华 
河北省重点研发计划项目(21355901D)资助。
针对目前大多数印刷电路板(printed circuit board, PCB)检测模型参数量大、不利于移动部署的问题,同时为了进一步提升检测精度,提出一种基于改进YOLOv5的轻量化缺陷检测算法。该算法使用ShuffleNetV2替换CSPDarkNet53,减少参数量;将普...
关键词：PCB缺陷检测 YOLOv5 轻量化 鬼影混洗卷积 CARAFE 注意力机制 
基于改进YOLOv5的水下目标检测算法研究被引量：2
《金陵科技学院学报》2023年第4期25-31,共7页花卉 
针对水下场景环境复杂和图像模糊失真导致的水下目标检测精确度低的问题,提出一种基于YOLOv5的改进水下目标检测算法。将Swin Transformer集成到YOLOv5的基础骨干网络中,增强模型对水下模糊图像的处理能力,通过调整置信度损失函数,提高...
关键词：YOLOv5 水下 目标检测 Swin Transformer 
基于YOLOv5神经网络检测模型的动态局部地图构建被引量：1
《机械设计》2023年第S02期7-13,共7页刘万元 何俐萍 
教育部产学合作协同育人项目(202101204003);新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01A296)
在移动机器人自主移动过程中,人的活动会对路径规划结果产生重要的影响。传统SLAM对动态物体的识别和跟踪能力相对有限,动态物体上的特征点容易丢失,且在动态物体占据图像较大范围时,容易造成目标函数的优化方向错误。考虑单个单目相机...
关键词：局部地图 YOLOv5 VSLAM 单目相机 路径规划 
基于改进YOLOv5木板材表面缺陷的定量识别被引量：5
《北京林业大学学报》2023年第4期147-155,共9页贾浩男 徐华东 王立海 张金生 褚晓辉 唐旭 
中央高校基本科研业务费专项(2572022BL03);国家自然科学基金面上项目(31870537)。
【目的】为解决人工及传统数字图像处理方法对木板材表面缺陷识别效果差、效率低等问题,提高木材利用率。以深度学习模型为基础,构建木板材表面缺陷检测系统,旨在拓展深度学习模型在木板材缺陷检测领域的应用。【方法】基于“Wood Defec...
关键词：木板材 表面缺陷 YOLOv5 实时检测 深度学习 定量识别 
基于YOLOv5的工具表面缺陷检测系统
《现代计算机》2023年第16期43-48,共6页焦俊祥 金若男 李慧姝 方武 
在工业生产过程中,产品质量极易受到现有生产技术等客观条件的影响,因此需要对产品进行质量检验,其中,表面缺陷是产品质量合格的重要指标之一。现如今在表面缺陷检测方面的常见技术有渗透探伤、超声波检测、机器视觉等。利用基于深度学...
关键词：目标检测 卷积神经网络 工具表面缺陷检测 YOLOv5 
基于改进YOLOv5的铝型材表面缺陷检测算法
《机械工程师》2024年第6期22-26,共5页郭北涛 张颢严 
针对工业生产中铝合金型材表面缺陷在实际检测中出现漏检和误检的情况,提出一种YOLOv5-Ghost-CBAM-BiFPN模型对铝型材缺陷进行更加精确的检测。首先在YOLOv5 Backbone网中引入了一个轻量级Ghost模块,在保证准确性的前提下显著提高了检...
关键词：YOLOv5 注意力机制 Bi-FPN Ghost模块 铝型材缺陷 
改进YOLOV5的密集行人检测算法研究
《软件导刊》2024年第12期249-254,共6页周龙刚 魏本昌 魏鸿奥 张路 刘洋 
湖北省教育厅项目(B2019077);湖北汽车工业学院博士科研启动基金项目(BK201603)。
针对密集行人漏检以及检测精度低等问题,提出一种改进YOLOV5的特征融合算法FPCA-YOLOV5。首先,通过添加空间池化金字塔结构SPPFCSPC与CA注意力相结合,使模型具有更强的表达能力。其次,在网络中增加PP模块,检测层由3层变为4层,从而对小...
关键词：YOLOV5 行人检测 特征融合 注意力机制 小目标检测 
基于YOLOv5的水培生菜幼苗状态快速检测研究
《河北农机》2023年第20期33-36,共4页李晔 刘月 杨伟樱 康馨月 赵革委 
陕西省重点研发计划项目“基于大数据技术温室大棚智慧灌溉系统研究与实现”(项目编号:2023-YBNY-216);陕西工业职业技术学院自然科学类一般项目“基于深度学习的水培蔬菜幼苗状态检测方法研究”(项目编号:2022YKYB-012)。
育苗是水培蔬菜种植过程中的关键环节,幼苗分拣是育苗过程中不可或缺的一个步骤。本文以水培生菜幼苗的死亡和双株状态为研究对象,提出了一种基于YOLOv5的水培生菜幼苗状态快速检测方法。根据水培生菜幼苗数据集密集、小目标的特点,采用...
关键词：水培幼苗 深度学习 YOLOv5 K-means++ AdamW 
A Multi-Scale Attention-Based Pedestrian Detection Method for Roadways Using the YOLOv5 Framework
《Journal of Electronic Research and Application》2025年第1期224-232,共9页Ruihan Wang Boling Liu Tingyu Liao 
Due to multi-scale variations and occlusion problems,accurate traffic road pedestrian detection faces great challenges.This paper proposes an improved pedestrian detection method called Multi Scales Attention-YOLOv5x(...
关键词：YOLOv5 PEDESTRIAN Detection FEATURE FUSION 
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