内容提供者
基于改进YOLO轻量化网络的目标检测方法.pptx
2024-10-04
20金币
927KB
19页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共19页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于改进YOLO轻量化网络的目标检测方法.pptx
汇报人：目录PARTONEPARTTWOYOLO网络的发展历程YOLO轻量化网络的优势和特点YOLO轻量化网络的适用场景PARTTHREE改进YOLO轻量化网络的必要性改进目标检测方法的实现方式改进后YOLO轻量化网络的优势和效果PARTFOUR在实际场景中的应用案例与其他目标检测算法的比较在未来发展中的潜力和前景PARTFIVE改进YOLO轻量化网络的目标检测方法的总结对未来研究的展望和挑战THANKYOU
2024-10-04
20
927KB
基于改进YOLO轻量化网络的目标检测方法.docx
基于改进YOLO轻量化网络的目标检测方法摘要：目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，近年来取得了显著的进展。然而，传统的目标检测方法在实时性和准确性之间存在明显的矛盾。为了解决这个问题，本文提出了基于改进YOLO（YouOnlyLookOnce）轻量化网络的目标检测方法。该方法在保持高准确性的同时，尽可能减少网络的参数数量和计算量，实现实时目标检测。首先，本文对YOLO轻量化网络进行改进，以提高其检测性能。我们通过引入残差结构和注意力机制，增强了网络的非线性建模能力和重要信息的提取能力。实验证明，改进
2024-10-20
5
11KB
基于YOLO算法的红外图像目标检测的改进方法.docx
基于YOLO算法的红外图像目标检测的改进方法摘要红外成像技术在军事、安防等领域有着广泛的应用，但由于红外图像的特殊性质，传统的图像处理方法对于红外图像的目标检测存在一定的不足。为了提高红外图像的目标检测准确率，本文提出一种基于YOLO算法的改进方法，对于红外图像的目标检测进行优化。本文从YOLO算法的基本原理出发，分析了目标检测存在的问题，并提出改进方法，如对于红外图像特殊性质的考虑、网络结构的改进等。实验结果表明，基于YOLO算法的改进方法对于红外图像的目标检测具有显著的优化效果。关键词：红外图像；目标
2024-10-16
5
12KB
基于改进的YOLO算法的水下目标检测方法.pdf
本发明公开了一种基于改进的YOLO算法的水下目标检测方法，所述检测方法对YOLO算法进行了改进，使用1*1*4的重组层代替原来位置的2*2*1的池化层，使用损失函数对待检测目标的长宽比信息进行处理，使用改进的YOLO算法对标注文件进行深度网络训练，从而获得检测模型权重，使用检测模型权重，对待检测目标的水下画面进行测试，输出待检测目标的位置信息和分类信息。本发明使用重组层提高了检测速度，保留了水下图像的细节特征，也降低了图像维度。本发明提供的损失函数，对于水下场景之中物体经常发生旋转侧翻等情况的识别具有很好
2023-11-14
10
558KB
一种基于轻量化改进YOLO的番茄成熟度检测方法.pdf
本发明涉及一种基于轻量化改进YOLO的番茄成熟度检测方法。采集大棚环境下的番茄图像，并基于成熟度将数据集划分为成熟、半成熟、未成熟三种状态。利用K‑means聚类算法对番茄数据集中已标注的目标边界锚框聚类，产生不同数量、不同大小的先验框。构建改进后的YOLOv5模型，摘除原YOLOv5的Focus层，利用MobileNetV3的bneck模块替换原YOLOv5的backbone部分，实现模型的轻量化。调用摄像头，采集大棚环境下番茄视频流，并实时输入改进后的YOLOv5模型，利用显示终端输出预测结果，即
2023-06-29
10
645KB