yolov5混凝土裂缝

引用和引用[2]中提到的是基于YOLOv7深度学习算法的混凝土裂缝识别方法。具体地说，这个方法使用了YOLOv7-AMF网络，该网络在YOLOv7架构的基础上进行了改进。为了提高裂缝检测的准确性，研究人员添加了Aatten模块和Myswin模块，这两个模块采用了自注意机制。此外，他们还在FEEM模块中加入了多尺度融合。通过这些修改，网络能够在保持快速检测速度的同时，显著提高裂缝检测的准确性。

该方法的贡献主要有以下几点：
1. 针对不同尺度的裂缝图像识别问题，利用不同尺寸的裂缝图像数据集对网络进行训练，使其能够充分学习不同尺度裂缝的特征。同时，对图像进行不同曝光和噪声处理，使网络适应不同环境下的实时检测。
2. 针对裂缝识别精度问题，将自注意机制从Swin Transformer中提取到YOLOv7中，有助于网络更好地利用裂缝图像的有效信息来学习和识别目标，提高网络的并行处理能力和训练速度。
3. 针对网络感知域不够大的问题，通过在FEEM模块中加入不同展开系数的展开卷积，改善网络的感知场，使其更好地捕捉图像的不同层次特征。
4. 针对YOLOv7的深层网络层导致的梯度消失问题，在各个自主研究模块中增加残差结构，提高网络各层特征提取能力，缓解梯度消失的影响，提高网络识别裂缝的泛化能力。

关于YOLOv5混凝土裂缝识别方法，根据提供的引用内容中没有相关信息，因此无法提供准确的回答。