基于改进YOLO v5
时间: 2023-10-16 21:06:29 浏览: 58
基于改进的YOLO v5模型,研究者引入了注意力机制和改进网络结构,提出了YOLO v5+ECA模型。实验结果表明,该模型在对肉鹅的站立、休憩、饮水和梳羽等常见姿态的识别上具有较高的准确性,平均检测精度(mAP)达到了88.93%,相比于原始的YOLO v5提升了2.27%。此外,改进后的模型在复杂场景下的检测效果也较好,对光线的适应性强,漏检和误检现象相对较少。\[3\]因此,YOLO v5+ECA模型在姿态识别方面具有较高的性能和实用性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【目标检测论文解读复现NO.31】基于改进YOLO v5复杂场景下肉鹅姿态的检测算法研究](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/128872840)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【目标检测论文解读复现NO.30】基于改进YOLO v5的宁夏草原蝗虫识别模型研究](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/128837751)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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