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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明公开了一种基于改进的YOLOv5的轻量化军舰要害部位识别方法，包括以下步骤：制作军舰要害部位数据集‑改进YOLOv5模型：在YOLOv5模型的Backbone部分将最后一层C3替换为C3STR模块；在Neck多尺度融合部分，用C3EE模块替换C3模块，并在每个C3EE层后增加一个轻量注意力ShuffleAttention模块，在PAN特征融合部分，用GSConv替换Conv；在PredictionHead部分，增加两个尺度的检测分支‑测试。本发明采用上述基于改进的YOLOv5的轻量化军舰要害部位识别方法，具有轻量化、易部署的优点，可实现快速实时的军舰要害部位的识别与检测。
主权项：1.基于改进的YOLOv5的轻量化军舰要害部位识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、收集军舰原始图像，并制作军舰要害部位数据集；S2、改进YOLOv5模型：在YOLOv5模型的Backbone部分增加两层下采样层，引入SwinTransformer模块，将最后一层C3替换为C3STR模块；在Neck多尺度融合部分，增加两个尺度融合层，用C3EE模块替换C3模块，并在每个C3EE层后增加一个轻量注意力ShuffleAttention模块，在PAN特征融合部分，用GSConv替换Conv；在PredictionHead部分，增加两个尺度的检测分支；S3、将军舰要害部位数据集分为训练集和测试集，并将训练集输入改进的YOLOv5模型进行模型训练，训练完毕后再将测试集输入改进的YOLOv5模型中进行军舰要害部位测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于改进的YOLOv5的轻量化军舰要害部位识别方法
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