融合注意力与轻量化的多尺度电缆绝缘子缺陷检测
针对现有绝缘子缺陷检测方法的精度低和网络复杂等问题，提出融合注意力与轻量化的多尺度电缆绝缘子缺陷检测方法。首先，在YOLOv5的主干网络中引入通道注意力，抑制复杂背景纹理，强调缺陷特征信息；其次，基于Ghost模块轻量化的特点提出Ghost-Bottleneck模块，替换YOLOv5中的Bottleneck模块，降低网络的复杂度；然后，采用K-means++算法聚类预测框的锚框坐标，同时增添并聚合多尺度耦合头，提高小缺陷目标的检测准确度；最后，通过将DIOU Loss定位损失函数修改成CIOU Loss定位损失函数来优化网络参数。实验结果表明，该算法在CPLID数据集上绝缘子缺陷检测的mAP达...
Uloženo v:
| Hlavní autoři: | , , , , |
|---|---|
| Médium: | Artigo |
| Jazyk: | Chinês |
| Vydáno: |
Editorial Department of Insulators and Surge Arresters
2024-12-01
|
| Edice: | Dianci bileiqi |
| Témata: | |
| On-line přístup: | http://www.dcblq.com/thesisDetails#10.16188/j.isa.1003-8337.2024.06.017 |
| Tagy: |
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|