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申请/专利权人：中物院成都科学技术发展中心
摘要：本发明提供一种基于改进YOLOv5s的火药装填洒落检测方法，属于深度学习目标检测技术领域，解决了现有方法检测精度不足、泛化性能力不足以及过于依赖人工巡检的问题；方法包括：S1、获取YOLOv5s网络，作为火药装填洒落检测模型的改进基础；S2、将网络的基线配置中所有标准卷积替换为深度可分离卷积；S3、为主干网络的最后一层引入坐标注意力机制；S4、将网络中的CIoULoss损失函数修改为VariFocalLoss损失函数，完成改进并进行网络训练；S5、完成网络训练与验证后，得到火药装填洒落检测模型并实际应用；本发明显著提升了火药装填过程中洒落情况的自动化检测速度与准确性。
主权项：1.一种基于改进YOLOv5s的火药装填洒落检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、获取YOLOv5s网络，作为火药装填洒落检测模型的改进基础；S2、将YOLOv5s网络的基线配置中所有标准卷积替换为深度可分离卷积；S3、为YOLOv5s网络中主干网络的最后一层引入坐标注意力机制；S4、将YOLOv5s网络中的CIoULoss损失函数修改为VariFocalLoss损失函数，完成改进并进行网络训练；S5、完成网络训练与验证后，得到火药装填洒落检测模型，应用至实际生产线的火药装填洒落检测任务中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中物院成都科学技术发展中心 一种基于改进YOLOv5s的火药装填洒落检测方法
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