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
文檔大小：4855 K
標(biāo)簽： 路面裂縫檢測(cè) YOLOV5 目標(biāo)檢測(cè)
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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)，降低模型大小；其次，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。
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