基于改進(jìn)YOLOv5的車輛屬性檢測
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：949 K
標(biāo)簽： 車輛屬性 目標(biāo)檢測 YOLOV5
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文檔介紹：車輛屬性檢測是一個基礎(chǔ)任務(wù)，其屬性檢測結(jié)果可以被應(yīng)用到很多下游的交通視覺任務(wù),。提出了一種基于YOLOv5的車輛屬性檢測改進(jìn)算法,。針對檢測目標(biāo)較小的問題,，加入了卷積注意力模塊，讓網(wǎng)絡(luò)模型把更多的注意力放在小目標(biāo)對象上,；針對數(shù)據(jù)集樣本種類較少的問題,，改進(jìn)了YOLOv5的馬賽克數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式；使用自門控激活函數(shù)Swish,，起到抑制噪聲,、加快收斂速度并提升模型魯棒性的作用。此外,，還在公開車輛數(shù)據(jù)集VeRi-776的基礎(chǔ)上進(jìn)行了詳細(xì)的車輛屬性標(biāo)注,，構(gòu)建了一個車輛屬性數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，改進(jìn)后的算法比原始YOLOv5的平均精確率提升了4.6%,，能夠準(zhǔn)確地檢測到車輛圖像的通用屬性，可以供下游任務(wù)使用,。
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