Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/288522| Заглавие документа: | Small object detection algorithm based on YOLOv5 and attention model |
| Авторы: | Yuandong Yao Ablameyko, Sergey |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Дата публикации: | 2022 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы междунар. науч. конгресса по информатике. В 3 ч. Ч. 2, Респ. Беларусь, Минск, 27–28 окт. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2022. – С. 86-93. |
| Аннотация: | In order to solve the problems of small object and dense object in complex environment in object detection, such as low amount of object feature information, difficult positioning, false detection and missed detection, this paper proposes a YOLOv5 detection method with optimizes clustering and introduces CBAM attention mechanism. It improves the object feature extraction ability of the algorithm backbone network and captures small object features more accurately. The self-built helmet dataset is used for training and comparison experiments. The experimental results show that the algorithm has improved accuracy and speed, and has strong real-time performance |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/288522 |
| ISBN: | 978-985-881-425-0 (ч. 2); ISBN 978-985-881-427-4 |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2022. Информационные системы и технологии |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.