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ImageReady3.0的图象切割与切片操作
1
作者
曹建
《电脑技术——Hello-IT》
2001年第6期49-51,共3页
关键词
IMAGEREADY3.0
图象切割
切片操作
网页
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职称材料
基于YOLOv5的行人检测方法研究
被引量:
6
2
作者
朱行栋
《农业装备与车辆工程》
2022年第4期108-111,共4页
将YOLOv5算法应用于行人检测的实验研究。首先,在YOLO网络的输入端对数据集图像Mosaic数据增强、自适应缩放、自适应锚框计算,并利用创新的Focus结构对图像进行切片操作,增加其维度。然后,在Neck部分采用FPN+PAN结构进行卷积操作,加强...
将YOLOv5算法应用于行人检测的实验研究。首先,在YOLO网络的输入端对数据集图像Mosaic数据增强、自适应缩放、自适应锚框计算,并利用创新的Focus结构对图像进行切片操作,增加其维度。然后,在Neck部分采用FPN+PAN结构进行卷积操作,加强网络特征融合的能力。最后,在输出端利用GIOU_Loss函数优化网络参数,加速模型收敛。实验结果分析可知,基于YOLOv5的行人检测方法准确率更高,速度更快。
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关键词
行人检测
切片操作
YOLOv5
优化网络
特征融合
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职称材料
轻量化的PCB表面缺陷检测算法
3
作者
张果
陈逃
+1 位作者
王剑平
杨凯钧
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期38-44,共7页
针对印刷电路板(PCB)表面缺陷检测存在的速度低和准确率不高等问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny模型的PCB表面缺陷检测算法。首先,采用了优化后的聚类方法对缺陷数据集进行聚类,以解决初始先验框不适合PCB表面缺陷检测的问题;其次,...
针对印刷电路板(PCB)表面缺陷检测存在的速度低和准确率不高等问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny模型的PCB表面缺陷检测算法。首先,采用了优化后的聚类方法对缺陷数据集进行聚类,以解决初始先验框不适合PCB表面缺陷检测的问题;其次,为了解决主干网络在下采样时可能丢失小尺度目标信息的问题,引入了切片操作;接着,在特征融合网络中,引入了软池化卷积结构,以提高模型感受野,增强对小目标特征的表达能力;最后,通过引入改进后的交叉熵损失函数优化了损失函数。在北京大学开源的印刷电路板缺陷数据集上验证了所提算法的效果,结果表明,相较于其他经典算法,所提算法在检测速度、精度和模型参数量等指标上都有较大的提升。
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关键词
印刷电路板表面缺陷检测
YOLOv4-tiny
切片操作
交叉熵损失函数
原文传递
题名
ImageReady3.0的图象切割与切片操作
1
作者
曹建
出处
《电脑技术——Hello-IT》
2001年第6期49-51,共3页
关键词
IMAGEREADY3.0
图象切割
切片操作
网页
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于YOLOv5的行人检测方法研究
被引量:
6
2
作者
朱行栋
机构
上海理工大学机械工程学院
出处
《农业装备与车辆工程》
2022年第4期108-111,共4页
文摘
将YOLOv5算法应用于行人检测的实验研究。首先,在YOLO网络的输入端对数据集图像Mosaic数据增强、自适应缩放、自适应锚框计算,并利用创新的Focus结构对图像进行切片操作,增加其维度。然后,在Neck部分采用FPN+PAN结构进行卷积操作,加强网络特征融合的能力。最后,在输出端利用GIOU_Loss函数优化网络参数,加速模型收敛。实验结果分析可知,基于YOLOv5的行人检测方法准确率更高,速度更快。
关键词
行人检测
切片操作
YOLOv5
优化网络
特征融合
Keywords
pedestrian detection
slice operation
YOLOv5
network optimization
feature fusion
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
轻量化的PCB表面缺陷检测算法
3
作者
张果
陈逃
王剑平
杨凯钧
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期38-44,共7页
基金
云南省基础研究重点项目(202101AS070016)。
文摘
针对印刷电路板(PCB)表面缺陷检测存在的速度低和准确率不高等问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny模型的PCB表面缺陷检测算法。首先,采用了优化后的聚类方法对缺陷数据集进行聚类,以解决初始先验框不适合PCB表面缺陷检测的问题;其次,为了解决主干网络在下采样时可能丢失小尺度目标信息的问题,引入了切片操作;接着,在特征融合网络中,引入了软池化卷积结构,以提高模型感受野,增强对小目标特征的表达能力;最后,通过引入改进后的交叉熵损失函数优化了损失函数。在北京大学开源的印刷电路板缺陷数据集上验证了所提算法的效果,结果表明,相较于其他经典算法,所提算法在检测速度、精度和模型参数量等指标上都有较大的提升。
关键词
印刷电路板表面缺陷检测
YOLOv4-tiny
切片操作
交叉熵损失函数
Keywords
printed circuit board surface defect detection
yolo look only once version 4-tiny
slicing operation
cross-entropy loss function
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ImageReady3.0的图象切割与切片操作
曹建
《电脑技术——Hello-IT》
2001
0
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职称材料
2
基于YOLOv5的行人检测方法研究
朱行栋
《农业装备与车辆工程》
2022
6
下载PDF
职称材料
3
轻量化的PCB表面缺陷检测算法
张果
陈逃
王剑平
杨凯钧
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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已选择
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