科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对传统水面垃圾检测方法在水面环境复杂的情况下难以兼顾检测精度和检测速度以及检测效率低的问题，提出一种改进YOLOv5s的水面垃圾检测方法。首先使用GhostBottleneck模块替换YOLOv5s模型结构中的C3和部分CBS模块，使YOLOv5s模型更加轻量化，提升检测效率；然后在骨干网络的末端加入ECA注意力机制，让模型对水面垃圾的特征提取有更多关注；再使用Alpha-CIOU损失函数代替YOLOv5原本的GIOU损失函数，使回归更加准确，以获取质量更好的Anchor Box。经过上述改进获得YOLOv5s-GEA模型，模型规模减少了11.2%,每秒帧率FPS为41.6,在测试集上的mAP值达到90.3%,相比原YOLOv5s模型提高了3.9%。相比传统的水面垃圾检测方法，提出的YOLOv5s-GEA模型可以有效兼顾检测精度和检测速度，能够准确迅速地检测出水面垃圾的种类和位置，并且具有较小的模型体积，易于部署到水面清理机器移动端。
- 出版日期2023
- 单位武汉轻工大学
