基于YOLOv5的轻量级猪只检测网络设计
Applied Science and Technology（2023）
Abstract
为了现代养殖业能够实现无人化、智能化,本文以目标检测网络YOLOv5为基础,设计了一个更轻量级的猪只检测神经网络.新的网络以YOLOv5为基础,舍弃了原主干网络中Focus结合CSP的结构,采用MobileNetV3中的深度可分离卷积的倒残差结构.这种结构的卷积操作计算量更少,进一步降低了运算成本,同时加入通道注意力机制来衡量特征图的不同通道所占的重要性,以此增强目标特征.经过用自制数据集在此网络和YOLOv5及其他改进方法上分别进行实验对比,证实了此网络在精度几乎不下降的前提下检测速度有了较好提升.同时相比于其他常见目标检测网络,该网络的模型效果依然表现良好,验证了本文改进方法的有效性.
MoreAI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined