期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于通道注意力机制与金字塔池化的包裹破损检测算法 被引量：3
1
作者 周耀威 孔令军 +4 位作者 李慧刚 郭乐婷 杨文杰 陈一品 张栋濠 《无线电工程》 北大核心 2023年第11期2626-2634,共9页
为了解决自然场景包裹破损检测中由于目标形态与尺度多样、模型耗时过长造成的检测难题,设计了一种基于通道注意力机制与快速空间金字塔池化(Space Pyramid Pool-Fast,SPPF)的轻量级包裹破损检测算法。在YOLOv5s的基础上,使用改进的Shuf... 为了解决自然场景包裹破损检测中由于目标形态与尺度多样、模型耗时过长造成的检测难题,设计了一种基于通道注意力机制与快速空间金字塔池化(Space Pyramid Pool-Fast,SPPF)的轻量级包裹破损检测算法。在YOLOv5s的基础上,使用改进的ShuffleNetV2网络模型对其主干结构进行轻量级优化,降低模型计算量,提高检测速度;在模型的主干网络部分引入通道注意力机制——Squeeze Excitation(SE),减少了卷积神经网络对图像相关特征的重复提取,提高信息的表征能力;利用SPPF有效避免了对图像区域裁剪、缩放操作导致的图像失真,有效减少误检与漏检。在数据集上的测试结果表明,该方法对包裹图像的检测速度达到了68.5帧/秒,模型计算量仅为2.5 GFLOPs,与YOLOv5s相比,检测速度提升了105.7%,模型计算量下降了84.2%,利于边缘计算设备部署。 展开更多
关键词 深度学习 包裹破损检测 图像处理 轻量化 注意力机制
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部