基于MBE-YOLOv5的輕量化化工袋目標檢測方法

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摘要：針對化工廠中化工袋種類繁多、遮擋干擾、放置復(fù)雜等因素，導(dǎo)致化工袋識別模型的定位效果較差、實時性不佳等問題，提出一種基于MBE-YOLOv5的輕量化化工袋目標檢測方法。首先，用MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)替換YOLOv5的主干網(wǎng)絡(luò)，降低模型的參數(shù)和運算量，提高模型的檢測速度；然后，在YOLOv5的頸部網(wǎng)絡(luò)引入雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行多尺度特征融合，提高模型的識別準確率；最后，采用EIoU函數(shù)優(yōu)化損失，提高模型的定位精度。（剩余9635字）