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申请/专利权人：成都锦城学院
摘要：本发明涉及图像识别技术领域技术领域，基于改进YOLOv5网络的道路损坏检测方法，包括以下步骤：收集道路图像，建立道路图像数据集；对数据集进行分割，得到训练集和验证集和测试集；基于MSDA构建MGD‑YOLO网络架构的道路损坏检测模型；利用训练集训练道路损坏检测模型，利用验证集在模型达到期望的精度后，保存模型的训练权重，并通过测试集对模型的泛化能力进行评估；将训练完成的道路损坏检测模型应用到道路损坏检测中。本发明通过MSDA可有效融合不同尺度下的特征表达,增强模型对细节的识别能力；DSC可显著降低参数量和计算复杂度,提升模型的推理速度，提高模型的泛化能力；VGAU可增强对全局上下文的建模与利用，提高道路病害检测的准确率和召回率。
主权项：1.基于改进YOLOv5网络的道路损坏检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、收集道路图像，建立道路图像数据集；S2、对数据集进行分割，得到训练集和验证集和测试集；S3、基于MSDA模块和YOLOv5网络构建MGD-YOLO网络架构的道路损坏检测模型；S4、利用所述训练集训练道路损坏检测模型，利用验证集在模型达到期望的精度后，保存模型的训练权重，并通过测试集对模型的泛化能力进行评估；S5、将训练完成的道路损坏检测模型应用到道路损坏检测中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都锦城学院 基于改进YOLOv5网络的道路损坏检测方法
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