海洋環(huán)境下基于增強(qiáng)YOLOv7的垃圾目標(biāo)檢測(cè)
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>3800 K
標(biāo)簽： EUIE eSE注意力 海洋垃圾檢測(cè)
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文檔介紹：針對(duì)海洋垃圾識(shí)別任務(wù)在實(shí)際應(yīng)用中模型準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題，提出一種基于優(yōu)化YOLOv7的海洋垃圾識(shí)別算法。在圖像增強(qiáng)部分，基于概率UIE的框架，通過(guò)添加eSE注意力減少特征信息的丟失。在損失函數(shù)部分，在IoU損失函數(shù)的基礎(chǔ)上引入兩層注意力機(jī)制的損失函數(shù)，將其與EIoU損失函數(shù)融合進(jìn)一步提升模型的泛化能力。將該算法應(yīng)用于海洋垃圾檢測(cè)任務(wù)，并在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集上對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。在YOLOTrashCan兩個(gè)數(shù)據(jù)集上的平均精度均值指標(biāo)分別達(dá)到69.5%、63.5%，相較于YOLOv7算法分別提升6%、1.6%。整體實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所構(gòu)建的算法能有效提升海洋垃圾檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
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