基于YOLOv5-SEDC模型的煤矸分割識(shí)別方法
工礦自動(dòng)化
頁(yè)數(shù)： 7 2024-08-22
摘要： 現(xiàn)有煤矸分割識(shí)別技術(shù)參數(shù)量大、分類(lèi)速度慢和識(shí)別準(zhǔn)確度不高;YOLOv5-seg模型在上下采樣操作中易造成圖像表面的紋理細(xì)節(jié)和灰度特征信息丟失,降低煤矸識(shí)別效率,且在訓(xùn)練過(guò)程中過(guò)分側(cè)重全局特征,而忽略了對(duì)煤矸識(shí)別至關(guān)重要的局部顯著區(qū)域和特征。針對(duì)上述問(wèn)題,提出了一種基于YOLOv5-SEDC模型的煤矸分割識(shí)別方法。首先接收包含煤矸形狀信息的圖像,并利用主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取,生成特... （共7頁(yè)）
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