基于YOLOv5-seg的多模型电石检测分割系统

针对实际的电石业务场景,基于YOLO系列模型设计了电石检测分割的方法,并开发了相应的系统。首先,通过采集大量的图像样本构建了较大规模的数据集并进行标注;为了节省算力和提高准确率,将检测和分割分为两个模块,模型分别为YOLOv5-l和YOLOv5-seg-m。在实验中,对模型的内部结构进行了一系列的改进,提高了算法的运算速度;并在此基础上对模型进行了参数量化,进一步节省了带宽、降低了模型的存储和运算所需的空间。相比于MaskR-CNN算法,在分割效果接近的情况下,速度得到了极大的提升。很好地完成了检测和分割电石的任务,为后续的生产自动化和无人化打下了基础,填补了相关检测的空白。之后将会针对排除光照影响、提高分割精度和评判电石质量模型继续研究。