摘要
为提升城市排水管网缺陷检测效率并降低成本,研究提出了一种基于优化YOLOv5算法的排水管网缺陷自动识别方案。在原有YOLOv5框架上,引入解耦头方法以解决模型输出层间的耦合性问题;针对图像样本模糊不清的问题,运用简易最优运输分配(simOTA)算法优化正负样本匹配策略,从而增强检测精确度。研究最终通过消融实验对改进模型与原模型进行了对比。结果显示,经过优化的YOLOv5模型相较于基础模型,在平均精度(mAP)上提高了13.2%,F1得分提升了4%,并在各项性能评估指标上均超越原模型,展现出在排水管网缺陷检测领域的较高应用价值。
出处
《电脑知识与技术》
2024年第10期41-45,共5页
Computer Knowledge and Technology
基金
中国长江三峡集团有限公司科研项目资助(编号:202203010)。
