基于改进YOLOv5的路面裂缝检测方法AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于改进YOLOv5的路面裂缝检测方法
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：4855 K
标签：路面裂缝检测 YOLOV5 目标检测
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文档介绍：针对现有裂缝检测模型体积较大且检测精度不高的问题，提出一种基于轻量化网络的无人机航拍图像裂缝检测方法。首先，使用MobileNetv3网络替代YOLOv5的主干网络，降低模型大小；其次，引入C3TR和CBAM模块提高网络表征能力，将损失函数替换为EIOU以提高模型的鲁棒性。实验结果表明，该方法在自制数据集上获得98.9%的精度，相较于原始YOLOv5提高1.2%，模型大小减小51.5%，检测速度提高37%。改进后的模型在精度、大小和速度上均优于Faster-RCNN等4种常见裂缝检测模型，满足了裂缝检测的实时性、轻量化和精度需求。
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