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申请/专利权人：江苏理工学院
摘要：本申请公开了一种基于YOLOv5网络模型的图像优化方法及优化系统，属于机器视觉和深度学习技术领域，包括：接收来自采集设备所采集的第一图像集，该第一图像集包括至少三种类型的驾驶员表情图片；对第一图像集进行预处理，并将预处理后的图像制作为标准数据集，该标准数据集包括训练集、验证集和测试集；采用原始YOLOv5网络模型对标准数据集进行训练，在训练过程中调整训练参数以提高训练效果；分析网络结构，对原始YOLOv5网络模型的主干网络部分进行轻量化改进。在本申请的技术方案实施过程中，通过对模型进行轻量化设置，在减轻运行压力的同时保证模型性能损失较小，从而保持较高的识别准确率，适用于多种性能的硬件设备中。
主权项：1.一种基于YOLOv5网络模型的图像优化方法，其特征在于：该方法包括：接收来自采集设备所采集的第一图像集，该第一图像集包括至少三种类型的驾驶员表情图片；对第一图像集进行预处理，并将预处理后的图像制作为标准数据集，该标准数据集包括训练集、验证集和测试集；采用原始YOLOv5网络模型对标准数据集进行训练，并在训练过程中调整训练参数以提高训练效果；分析网络结构，对原始YOLOv5网络模型的主干网络部分进行轻量化改进；该方法还包括：引进GSConv模块，并对GSConv模块进行改进，生成GSConvns模块，将YOLOv5网络模型中部分卷积模块替换为GSConvns模块；基于GSConvns模块构造VOV-GSCSP模块替换YOLOv5网络模型颈部网络中的C3模块；对轻量化设计后的YOLOv5模型进行模型通道剪枝；对剪枝后的模型进行微调操作，弥补剪枝操作对模型造成的性能损失；所述GSConvns模块的构成方法为：将GSConv模块两次卷积的输出结果进行拼接后，使用一个卷积模块和激活函数替换GSConv模块中的混洗操作，构成GSConvns模块，同时添加卷积层和激活函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏理工学院 一种基于YOLOv5网络模型的图像优化方法及优化系统
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