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基于改进YOLOv5s的造船起重机壁面缺陷检测算法 被引量：1
1
作者 陈富荣 刘俊(指导) 潘德伟 《上海电机学院学报》 2023年第6期344-349,共6页
针对以往起重机检测主要依靠人工目视巡检,存在检测时间长、效率低的问题,提出了一种基础改进YOLOv5s的造船起重机壁面缺陷检测算法。首先,为了弥补后续提升检测精度而带来的参数量和计算量提升的问题,采用幻影网络重新构建YOLOv5s的网... 针对以往起重机检测主要依靠人工目视巡检,存在检测时间长、效率低的问题,提出了一种基础改进YOLOv5s的造船起重机壁面缺陷检测算法。首先,为了弥补后续提升检测精度而带来的参数量和计算量提升的问题,采用幻影网络重新构建YOLOv5s的网络主干,完成网络的轻量化;然后,为提升小目标缺陷的检测精度,在第9层的位置加入注意力模块,使用VoV-GSCSP模块代替原YOLOv5s网络颈部的标准卷积模块,进一步降低模型的计算量和参数量;最后,将边界框回归损失函数由完整交并比(CIOU)替换为有效交并比(EIOU),提高了回归精度并加速了模型的收敛。结果表明:改进之后的检测网络模型参数量减少了37.5%,计算量减少了49.4%,检测平均精度提升了3.8%,能够满足对起重机壁面缺陷检测的要求。 展开更多
关键词 起重机壁面缺陷检测 幻影网络 注意力模块 有效交并比
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