基于KRB-YOLOv5s的煤矸識(shí)別方法
遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)
頁(yè)數(shù)： 8 2024-08-15
摘要： 為解決煤礦高粉塵、低照度、高噪聲與堆疊等復(fù)雜環(huán)境因素導(dǎo)致的煤矸識(shí)別精度低、漏檢與誤檢問(wèn)題，提出一種基于KRB-YOLOv5s算法的煤矸識(shí)別方法。采用K均值聚類（K-means++）算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行重新聚類，以得到更精準(zhǔn)的錨框參數(shù)；在YOLOv5s主干網(wǎng)絡(luò)中引入大核卷積結(jié)構(gòu)重參數(shù)（RepLKNet）網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)大核卷積架構(gòu)提取目標(biāo)更高層級(jí)的特征信息；在YOLOv5s頸部引入加權(quán)雙向... （共8頁(yè)）
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