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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开了一种融合改进YOLOv5s‑seg和通道剪枝算法的废钢分类分割方法，包括以下步骤：S1、采用数据增强算法扩充数据集；S2、构建改进的YOLOv5s‑seg神经网络模型；S3、在改进的YOLOv5s‑seg网络模型中训练废钢数据集获取权重文件；S4、对权重文件进行通道层次稀疏诱导正则化训练、剪枝和微调；S5、选择最优的权重文件对废钢图片进行预测，检测废钢的类别、位置、掩膜信息。本发明尤其针对场景杂乱、目标形状尺寸差异大并且存在遮挡问题的废钢回收场景，弥补了废钢回收中样本不均衡带来的不足，提高了废钢的分类准确率，降低了定位误差，在保证精准度的同时精简了算法体积，使其能够在算例及内存有限的客户端设备中快速实现废钢的智能分类分割。
主权项：1.一种融合改进YOLOv5s-seg和通道剪枝算法的废钢分类分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、制作并采用数据增强算法扩充废钢数据集；S2、构建改进的YOLOv5s-seg神经网络模型；S3、在改进YOLOv5s-seg网络模型中训练废钢数据集，生成权重文件；S4、对权重文件进行通道层次稀疏诱导正则化训练、剪枝和微调；S5、选择最优的权重文件对废钢图片进行预测，检测废钢的类别、位置、掩膜信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 一种融合改进YOLOv5s-seg和通道剪枝算法的废钢分类分割方法
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