化工園區(qū)場(chǎng)景下安全帽佩戴狀態(tài)檢測(cè)算法研究
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用
頁(yè)數(shù)： 7 2024-03-02
摘要： 針對(duì)現(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的安全帽佩戴狀態(tài)檢測(cè)算法在化工園區(qū)復(fù)雜場(chǎng)景下小目標(biāo)檢測(cè)效果差等問題，提出了一種基于YOLOv5s改進(jìn)的安全帽佩戴狀態(tài)檢測(cè)算法SEE-YOLOv5s。通過增加小目標(biāo)檢測(cè)頭，以更好地捕捉和定位小目標(biāo)，從而提高模型對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景小目標(biāo)的識(shí)別和檢測(cè)能力；將YOLOv5s所有的C3模塊融合輕量ECA(efficient channel attention)注意力機(jī)制，有效... （共7頁(yè)）
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