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基于电力数据特征提取的识别模型训练、识别方法及装置.pdf

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本发明提供了一种基于电力数据特征提取的识别模型训练、识别方法及装置,其中,基于电力数据特征提取的识别模型训练方法包括:获取训练数据集;将训练数据集输入优化YOLOv5模型中,对优化YOLOv5模型进行训练得到图像识别模型,优化YOLOv5模型使用YOLOv5模型作为基础模型,YOLOv5模型中包括卷积模块和C3模块,C3模块中包括Bottleneck子模块,将卷积模块和Bottleneck子模块中的k×k(k>1)卷积替换为反向深度可分离卷积,并在C3模块中的Bottleneck子模块后加入坐标注意力子模块,形成优化YOLOv5模型。将卷积替换为反向深度可分离卷积,显著降低了模型的计算量,并且,在C3模块中的Bottleneck子模块之后加入坐标注意力子模块,增强了空间融合后的特征图的位置敏感性,通过增加少量的计算量获得精度的显著提高。