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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于坐标注意力机制改进的YOLOv5桥梁裂缝检测方法，包括步骤：对原始图像采集并对数据集标注；在YOLOv5s模型的Neck网络层融合坐标注意力机制；在neck网格中增加预测层，修改backbone网络、neck网络和预测头；利用K‑means聚类算法得到桥梁裂缝数据集的anchor框；改进边界框回归损失函数，对桥梁裂缝数据集标注，设置数据集路径，修改超参数，改进后的YOLOv5s模型经桥梁裂缝图片训练，将拍摄的视频或照片给训练后的权重文件进行检测，将检测结果与原YOLOv5s模型检测结果对比。本发明提高了桥梁裂缝检测精度和速度，提高了目标检测鲁棒性。
主权项：1.一种基于坐标注意力机制改进的YOLOv5桥梁裂缝检测方法，其特征在于：包括以下步骤：1对原始图像进行采集并对数据集进行标注，对原始YOLOv5s模型性能进行测试；2在YOLOv5s模型的Neck网络层融合坐标注意力机制；3在neck网格中增加一个预测层，修改backbone网络、neck网络和预测头；4利用K-means聚类算法得到桥梁裂缝数据集的anchor框，在yolo.py文件中的DetectionModel函数中，将原yolov5s.yaml替换为训练模型yaml，将loss.py文件中的损失函数CIoU改为GIoU；5改进边界框回归损失函数，对桥梁裂缝数据集进行标注，设置数据集路径，修改超参数，改进后的YOLOv5s模型经桥梁裂缝图片训练，将拍摄的视频或照片给训练后的权重文件进行检测，将检测结果与原YOLOv5s模型检测结果对比。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 基于坐标注意力机制改进的YOLOv5桥梁裂缝检测方法
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