典型文献
基于改进YOLOv4的路面裂缝检测研究
文献摘要：
目前对路面裂缝的检测效率低下且费用昂贵.针对这一问题,提出一种改进YOLOv4的路面裂缝目标检测模型.首先,将MobileNetv2作为主干网络并将其他普通卷积用深度可分离卷积代替;其次,将坐标注意力机制与空间注意力机制分别植入Backbone和Neck部分.试验结果表明:改进模型在进一步提升了对路面裂缝检测精度的同时检测速度大幅度提升,FPS可达到61.48帧/s,同时mPA达到了67.26％,比原模型有较大提升.
文献关键词：
目标检测;YOLOv4;注意力机制;MobileNetv2
中图分类号：
作者姓名：
苏小波
作者机构：
长沙理工大学土木工程学院,湖南 长沙 410114
文献出处：
引用格式：
[1]苏小波-.基于改进YOLOv4的路面裂缝检测研究)[J].河南科技,2022(18):62-67
A类：
B类：
YOLOv4,路面裂缝检测,检测效率,昂贵,目标检测模型,MobileNetv2,主干网络,深度可分离卷积,坐标注意力机制,空间注意力机制,Backbone,Neck,改进模型,检测精度,同时检测,检测速度,FPS,mPA
AB值：
0.347798
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
