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一种融合ShuffleNet和CBAM的输电线路杆塔鸟巢轻量级检测方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-262-1123-4793
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06V10/82;G06V20/17;G06V20/10;G06N3/0464;G06N3/096类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种融合ShuffleNet和CBAM的输电线路杆塔鸟巢轻量级检测方法,通过对原始图像通道、尺寸的随机变换扩充数据集,为了更好的提取特征,通过改进现有目标检测算法的主干网络CSPDarknet53为轻量级网络ShuffleNet提取图像中的特征,在提高计算速度的同时,增加该目标检测模型适用性。除此之外,在Neck层中,引入CBAM混合注意力机制,来提取杆塔鸟巢更纯净的特征,将SPP网络结构中的9*9池化、13*13池化都更改为平均池化,1*1池化和5*5池化保持最大池化不变,在不降低计算量和网络训练速度的情况下,融合和保留更多的特征信息。最后,引入迁移学习,避免训练集样本缺失造成模型训练效果不理想的情况。
附件下载:  (原始资料备查)

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