一种改进的基于YOLOv5s的轻量化航拍目标检测模型

无人机航拍图像背景复杂、目标密集且小目标占比大,加大了目标检测的难度。基于深度学习的目标检测模型计算复杂度高,难以部署在无人机搭载的嵌入式设备上。针对此问题,提出了一种改进的基于YOLOv5s的轻量化航拍图像目标检测模型。首先将YOLOv5s主干网络的C3模块BottleNeck替换为轻量级的ShuffleNetv2网络,来降低模型的参数量和计算复杂度;其次在ShuffleNetv2网络中引入跨层信息交叉融合、SE通道注意力机制以及残差连接,来缓解卷积操作导致的特征通道数减少、网络中间层特征图的信息利用不充分问题;再次在YOLOv5s多尺度特征融合网络中引入SE通道注意力机制,来提高网络对关键特征的捕捉和提取能力;最后对改进的目标检测模型采用通道剪枝的方法使模型进一步轻量化。实验结果表明:在NWPU VHR-10数据集上,改进后的模型与YOLOv5s模型相比,目标检测的准确率和平均精度均值分别提升了3.5%,1.9%,模型的参数量和计算量降低了76%,48.7%,模型大小压缩了73.8%,检测速度提升了48%。

论离子反应中三种典型过量反应问题的解法

对高中化学离子反应中三种典型过量反应问题的解法进行了分析,指出可以在结果合理的情况下,把复杂的溶液中的离子反应进行静态化、阶段化、模型化的处理,以期快速找到解题的突破口和最佳解题的途径,达到使读者能形成建立模型、分析问题、解决问题的能力.