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改进YOLOv5的沥青路面病害检测算法
被引量:
4
1
作者
杨振
李林
+2 位作者
罗文婷
倪昌双
傅幼华
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第11期3360-3372,共13页
为提升沥青路面病害自动化识别的准确率,提出一种特征网络增强算法(YOLO-EH)。该网络包含一种可以与CBAM注意力机制进行结合的新型特征增强模块(FEM)以及一种可以对FPN添加反馈链接的新型逆向二次循环特征金字塔网络(RCFPN)。实验结果表...
为提升沥青路面病害自动化识别的准确率,提出一种特征网络增强算法(YOLO-EH)。该网络包含一种可以与CBAM注意力机制进行结合的新型特征增强模块(FEM)以及一种可以对FPN添加反馈链接的新型逆向二次循环特征金字塔网络(RCFPN)。实验结果表明,与原YOLOv5算法相比,YOLO-EH对于同一批路段数据在平均病害识别准确率上提高了2.6个百分点,验证了其准确性与有效性。
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关键词
深度学习
沥青路面病害识别
目标检测
YOLOv5
注意力机制
特征增强模块
逆向二次循环特征金字塔网络
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职称材料
题名
改进YOLOv5的沥青路面病害检测算法
被引量:
4
1
作者
杨振
李林
罗文婷
倪昌双
傅幼华
机构
福建农林大学交通与土木工程学院
福建农林大学数字福建智能交通技术物联网实验室
南京工业大学交通运输工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第11期3360-3372,共13页
基金
国家重点研发计划基金项目(2021YFB3202901)
福建省高校产学合作重大基金项目(2020H6009)。
文摘
为提升沥青路面病害自动化识别的准确率,提出一种特征网络增强算法(YOLO-EH)。该网络包含一种可以与CBAM注意力机制进行结合的新型特征增强模块(FEM)以及一种可以对FPN添加反馈链接的新型逆向二次循环特征金字塔网络(RCFPN)。实验结果表明,与原YOLOv5算法相比,YOLO-EH对于同一批路段数据在平均病害识别准确率上提高了2.6个百分点,验证了其准确性与有效性。
关键词
深度学习
沥青路面病害识别
目标检测
YOLOv5
注意力机制
特征增强模块
逆向二次循环特征金字塔网络
Keywords
deep learning
asphalt pavement disease recognition
object detection
YOLOv5
attention mechanism
feature
enhancement module
reverse quadratic cyclic feature pyramid network
分类号
TP391.41 [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
改进YOLOv5的沥青路面病害检测算法
杨振
李林
罗文婷
倪昌双
傅幼华
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
4
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