重參數(shù)化YOLOv5s的森林火災(zāi)檢測(cè)算法
無(wú)線電工程
頁(yè)數(shù): 10 2023-05-17
摘要: 目前森林火災(zāi)多發(fā),建立日常監(jiān)測(cè)尤為重要,但是邊緣智能檢測(cè)設(shè)備算力和內(nèi)存較低,限制了檢測(cè)模型的推理和部署。針對(duì)以上問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的重參數(shù)化YOLOv5s的森林火災(zāi)檢測(cè)算法,結(jié)合重參數(shù)化、通道重排和深度可分離卷積(Depthwise Separable Convolution, DSC)等輕量化思想分別設(shè)計(jì)新的骨干和頸部網(wǎng)絡(luò),增強(qiáng)特征提取能力,提高模型檢測(cè)精度,使參數(shù)量和推理權(quán)... (共10頁(yè))