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申请/专利权人：陕西理工大学
摘要：本发明公开了一种基于轻量化YOLOv5s模型的野外朱鹮实时检测方法，本发明的是利用EfficientNet中的MBConvBlock构建重构YOLOv5主干网络，将改进的CBAM注意力模块添加到YOLOv5的PANNet特征融合网络中，从而构建出一种基于轻量化YOLOv5s检测模型；其中改进的CBAM注意力模块由高效通道注力机制ECA模块和空间注意力模块SAM构成。本发明对基于轻量化YOLOv5s检测模型进行训练，然后再利用训练后的检测模型对朱鹮进行实时检测。本发明的检测方法准确高且大幅降低了模型的计算复杂度。
主权项：1.基于轻量化YOLOv5s模型的野外朱鹮实时检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1采集野外朱鹮的图像数据，并对图像进行标注和数据增强处理，获得朱鹮图像数据库；2将朱鹮图像数据库中的图像按照8:2的比例划分为训练集和测试集；3利用EfficientNet中的MBConvBlock构建重构YOLOv5主干网络，将改进的CBAM注意力模块添加到YOLOv5的PANNet特征融合网络中，从而构建出一种基于轻量化YOLOv5s检测模型；所述改进的CBAM注意力模块由高效通道注力机制ECA模块和空间注意力模块SAM构成；4使用K-means聚类算法在野外朱鹮数据集中聚类出朱鹮锚框尺寸；5将所述训练集中的图像尺寸缩小到在320-640K范围内中的32倍数的值，输入图像尺寸保持为长宽一致；6将步骤5处理后的所述训练集图像进行Mosaic数据增强；7利用步骤6处理后的训练集图像对步骤3所述基于轻量化YOLOv5s检测模型进行训练,得到训练好的检测模型；8将待检测的野外朱鹮实时图像输入到训练好的检测模型中进行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西理工大学 基于轻量化YOLOv5s模型的野外朱鹮实时检测方法
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