期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
改进YOLOv5s的钢轨表面缺陷检测算法
被引量：
3
1
作者
李军
许炫皓
王耀弘
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第8期130-137,共8页
针对钢轨多类别缺陷识别任务中样本不平衡、尺度差异大,提出一种改进YOLOv5s的钢轨表面缺陷检测算法。在骨干网络中嵌入全局注意力机制,增强网络对缺陷特征的提取能力;构建加权双向特征融合网络,减少缺陷目标特征信息的丢失;在颈部采用...
针对钢轨多类别缺陷识别任务中样本不平衡、尺度差异大,提出一种改进YOLOv5s的钢轨表面缺陷检测算法。在骨干网络中嵌入全局注意力机制,增强网络对缺陷特征的提取能力;构建加权双向特征融合网络,减少缺陷目标特征信息的丢失;在颈部采用改进的卷积结构,降低模型复杂度,同时提升检测精度;最后引入WIoU损失函数提升低质量样本预测能力。该方法在2种不同类别的数据集中都具有较好的表现,在RailDefect公共数据集上,其平均精度均值(mAP)达到91.2%,较YOLOv5s网络提高了3.6%,准确率(precision)和召回率(recall)分别提高了3.3%和3.9%。该算法在保证较高检测精度的同时降低了模型复杂度,更适合部署于算力有限的移动端轨道检测设备中,具有一定的实用价值。
展开更多
关键词
钢轨多类别缺陷
YOLOv5s
注意力机制
加权双向特征融合网络
损失函数
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
改进YOLOv5s的钢轨表面缺陷检测算法
被引量：
3
1
作者
李军
许炫皓
王耀弘
机构
重庆交通大学机电与车辆工程学院
重庆市计量质量检测研究院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第8期130-137,共8页
基金
国家自然科学基金项目(52172381)
重庆市研究生联合培养基地资助项目(JDLHPYJD2018003)。
文摘
针对钢轨多类别缺陷识别任务中样本不平衡、尺度差异大,提出一种改进YOLOv5s的钢轨表面缺陷检测算法。在骨干网络中嵌入全局注意力机制,增强网络对缺陷特征的提取能力;构建加权双向特征融合网络,减少缺陷目标特征信息的丢失;在颈部采用改进的卷积结构,降低模型复杂度,同时提升检测精度;最后引入WIoU损失函数提升低质量样本预测能力。该方法在2种不同类别的数据集中都具有较好的表现,在RailDefect公共数据集上,其平均精度均值(mAP)达到91.2%,较YOLOv5s网络提高了3.6%,准确率(precision)和召回率(recall)分别提高了3.3%和3.9%。该算法在保证较高检测精度的同时降低了模型复杂度,更适合部署于算力有限的移动端轨道检测设备中,具有一定的实用价值。
关键词
钢轨多类别缺陷
YOLOv5s
注意力机制
加权双向特征融合网络
损失函数
Keywords
the multi class defect recognition task of steel rails
YOLOv5s
attention mechanism
weighted bidirectional feature fusion network
loss function
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进YOLOv5s的钢轨表面缺陷检测算法
李军
许炫皓
王耀弘
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
