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题名基于改进YOLOv5s的马脸识别方法研究
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作者
张立娟
唐开婷
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机构
伊犁职业技术学院
喀什职业技术学院
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出处
《智慧农业导刊》
2025年第11期18-21,25,共5页
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基金
2024-2025年度伊犁州职业教育研究项目(YLGZ012)。
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文摘
为实现马匹身份快速识别,该文以自建数据集为研究对象,提出一种基于YOLOv5s的轻量化检测算法。首先该算法将YOLOv5s的主干网络替换成轻量级神经网络MobileNetv3。其次在头部网络C3模块分别添加NAM、ParNet、Triplet注意力模块。最后将最邻近插值上采样方式替换成转置卷积上采样方式。最优模型(YOLOv5s+v3+Triplet+ConvTranspose2d)平均精度均值为99.5%,准确率为97.2%,召回率为98.9%,模型体积10.9 MB,相较于基础的YOLOv5s模型准确率提高0.5%,召回率提高0.2%,模型体积减小3.9 MB。改进模型在大幅减少模型大小的同时使模型性能保持在一个较高的水平,为畜牧养殖数字化和智能化提供方法参考,具有较高的应用价值。
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关键词
马脸识别
YOLOv5s
MobileNetv3
注意力模块
转置卷积上采样
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Keywords
horse face recognition
YOLOv5s
MobileNetv3
attention module
transposed convolution upsampling
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分类号
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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