基于改進(jìn)YOLOv5s的木刻雕版元素檢測方法研究

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摘  要： 針對傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法在處理具有復(fù)雜紋理木刻雕版圖像時存在漏檢、參數(shù)量大、檢測和推理速度慢等問題，通過改進(jìn)YOLOv5s模型，提出一種輕量化目標(biāo)檢測算法。首先，采用FasterNet作為特征提取模塊，解決原始YOLOv5s參數(shù)量大、運(yùn)行時間長以及算法要求高等問題；其次，在特征提取網(wǎng)絡(luò)后添加坐標(biāo)注意力機(jī)制以提高模型對木刻雕版元素特征的提取能力；最后，引入輕量化上采樣CARAFE，減少上采樣過程中特征信息的損失并提升模型的檢測精度。（剩余12917字）