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基于GBS-YOLO的輕量級煙焰檢測方法

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摘要：文章針對車載智能消防炮上基于圖像的煙焰檢測算法檢測平均精度低、煙焰漏檢和誤檢率高的問題，提出一種煙焰檢測算法GBS-YOLO（以Ghost-BiFusion-SIoU首字母命名）。GBS-YOLO以YOLOV5s為基準模型，引入輕量級網(wǎng)絡(luò)GhostNet、使用較復(fù)雜的多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)BiFusion Neck、采用SIoU損失函數(shù)對基準模型進行改進。（剩余9620字）

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