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CO_YOLO:基于改进YOLOv5的海洋生物目标检测
1
作者
张俊恒
司亚超
郑孟然
《长江信息通信》
2024年第10期69-71,82,共4页
由于水下环境的复杂性,存在目标重叠和遮挡等情况,为解决这个问题,文章在YOLOv5s的基础上进行改进提出了CO_YOLO,通过将C3替换为C3_ODConv,减少模型的计算量,加入了CBAM注意力机制可以增强模型的特征提取能力,同时。实验结果表明CO_YOL...
由于水下环境的复杂性,存在目标重叠和遮挡等情况,为解决这个问题,文章在YOLOv5s的基础上进行改进提出了CO_YOLO,通过将C3替换为C3_ODConv,减少模型的计算量,加入了CBAM注意力机制可以增强模型的特征提取能力,同时。实验结果表明CO_YOLO对海洋生物目标检测有很好的效果,在URPC2020数据集上比YOLOv5s有更好的效果,mAP50达到0.828,计算量GFLOPs为16.5。
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关键词
目标检测
海洋生物
c3_odconv
YOLO
CBAM
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职称材料
题名
CO_YOLO:基于改进YOLOv5的海洋生物目标检测
1
作者
张俊恒
司亚超
郑孟然
机构
河北建筑工程学院
出处
《长江信息通信》
2024年第10期69-71,82,共4页
文摘
由于水下环境的复杂性,存在目标重叠和遮挡等情况,为解决这个问题,文章在YOLOv5s的基础上进行改进提出了CO_YOLO,通过将C3替换为C3_ODConv,减少模型的计算量,加入了CBAM注意力机制可以增强模型的特征提取能力,同时。实验结果表明CO_YOLO对海洋生物目标检测有很好的效果,在URPC2020数据集上比YOLOv5s有更好的效果,mAP50达到0.828,计算量GFLOPs为16.5。
关键词
目标检测
海洋生物
c3_odconv
YOLO
CBAM
Keywords
Deep learning
Marine life
c3_odconv
YOLO
CBAM
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CO_YOLO:基于改进YOLOv5的海洋生物目标检测
张俊恒
司亚超
郑孟然
《长江信息通信》
2024
0
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