改进YOLOv5s在异常烟丝识别检测中的轻量化算法.docx

改进YOLOv5s在异常烟丝识别检测中的轻量化算法

目录

改进YOLOv5s在异常烟丝识别检测中的轻量化算法（1）．．．．．．．．．．．4

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3文章结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1YOLOv5s算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2异常烟丝识别检测需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3轻量化算法研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

改进YOLOv5s算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1算法改进思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2.1卷积层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2.2激活函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2.3损失函数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3数据增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.4模型压缩与加速．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2实验环境与参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3.1模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3.2轻量化效果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3.3稳定性与鲁棒性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1实验数据展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.2模型性能可视化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.3轻量化效果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.2研究不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

改进YOLOv5s在异常烟丝识别检测中的轻量化算法（2）．．．．．．．．．．28

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.2YOLOv5s算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.3轻量化技术的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．