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基于改进YOLOv5的水下鱼蟹检测算法
1
作者
顾寅武
王玉周
+3 位作者
张舜尧
马海亮
马一鸣
宋雪桦
《江苏大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期402-408,共7页
针对现有水下检测品种单一,目标密集导致检测准确率低等问题,提出一种基于改进的YOLOv5算法RSC-YOLOv5.在主干网络(Backbone)中使用RepVGG Block模块,以提高不同尺度目标的识别精度,同时提升推理速度;添加SA(shuffle attention)注意力...
针对现有水下检测品种单一,目标密集导致检测准确率低等问题,提出一种基于改进的YOLOv5算法RSC-YOLOv5.在主干网络(Backbone)中使用RepVGG Block模块,以提高不同尺度目标的识别精度,同时提升推理速度;添加SA(shuffle attention)注意力模块来增加算法的特征提取能力;在多尺度特征融合模块(Neck)中使用内容感知特征重组(CARAFE)上采样,以获得更大的感受野;引入Varifocal Loss,以在密集目标样本训练中更加关注高质量的正样本.试验结果表明:RSC-YOLOv5鱼蟹检测算法均值平均精度为93.6%,对水下鱼蟹检测有很好的效果.
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关键词
鱼蟹检测
识别精度
特征提取
YOLOv5
repvgg
block
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5的水下鱼蟹检测算法
1
作者
顾寅武
王玉周
张舜尧
马海亮
马一鸣
宋雪桦
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
江苏捷诚车载电子信息工程有限公司
出处
《江苏大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期402-408,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(62072217)。
文摘
针对现有水下检测品种单一,目标密集导致检测准确率低等问题,提出一种基于改进的YOLOv5算法RSC-YOLOv5.在主干网络(Backbone)中使用RepVGG Block模块,以提高不同尺度目标的识别精度,同时提升推理速度;添加SA(shuffle attention)注意力模块来增加算法的特征提取能力;在多尺度特征融合模块(Neck)中使用内容感知特征重组(CARAFE)上采样,以获得更大的感受野;引入Varifocal Loss,以在密集目标样本训练中更加关注高质量的正样本.试验结果表明:RSC-YOLOv5鱼蟹检测算法均值平均精度为93.6%,对水下鱼蟹检测有很好的效果.
关键词
鱼蟹检测
识别精度
特征提取
YOLOv5
repvgg
block
Keywords
fish and crab detection
recognition accuracy
feature extraction
YOLOv5
repvgg block
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进YOLOv5的水下鱼蟹检测算法
顾寅武
王玉周
张舜尧
马海亮
马一鸣
宋雪桦
《江苏大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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