基于改進(jìn)YOLOv5的路面裂縫檢測(cè)方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>4855 K
標(biāo)簽： 路面裂縫檢測(cè) YOLOV5 目標(biāo)檢測(cè)
所需積分：0分積分不夠怎么辦？
文檔介紹：針對(duì)現(xiàn)有裂縫檢測(cè)模型體積較大且檢測(cè)精度不高的問題,，提出一種基于輕量化網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)航拍圖像裂縫檢測(cè)方法,。首先，使用MobileNetv3網(wǎng)絡(luò)替代YOLOv5的主干網(wǎng)絡(luò),，降低模型大?。黄浯?，引入C3TR和CBAM模塊提高網(wǎng)絡(luò)表征能力,，將損失函數(shù)替換為EIOU以提高模型的魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法在自制數(shù)據(jù)集上獲得98.9%的精度,，相較于原始YOLOv5提高1.2%，模型大小減小51.5%,，檢測(cè)速度提高37%,。改進(jìn)后的模型在精度、大小和速度上均優(yōu)于Faster-RCNN等4種常見裂縫檢測(cè)模型,，滿足了裂縫檢測(cè)的實(shí)時(shí)性,、輕量化和精度需求。
現(xiàn)在下載
VIP會(huì)員,，AET專家下載不扣分,；重復(fù)下載不扣分，本人上傳資源不扣分,。