为解决驾驶过程中出现疲劳的问题，提出了一种基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测算法。在原始YOLOv5网络的基础上，提出一种Mosaic-8数据增强的方法提高网络训练的学习效率；并在骨干网络C3层...

目前苹果叶片病害检测技术仍然存在检测精度低、效率低的问题。对此, 本文提出一种基于改进 ...

本文研究了基于深度学习的人脸检测方法,重点关注了 YOLOv5 模型。通过对 YOLOv5 模型进行改进,包括优 化损失函数和改进网络结构, 本文提高了模型的检测准确率。实验结果表明, 经过 150 次训练...

随着计算机视觉行业的不断发展，基于卷积神经网络的目标检测算法也受到了研究人员的重视。针对传统的YOLOv5目标检测算法中的边界框回归损失函数GIOU存在当检测框与真实框呈包含的状态时...

现有的 YOLOv5 模型无法精确检测出进入复杂施工现场内的人员佩戴安全帽问题,本文提出了一种基于 YOLOv5 的安全帽检测算法。模型的具体改进方法为 ：在主干网络中新增了一个小目标层 P2 和 3-D ...

针对光伏电站巡检过程中,光伏电池板热斑样本少,现有目标识别算法检测精度低的问题,提出一种将深度卷积对抗生成网络DCGAN与YOLOv5目标识别算法相结合的光伏电池板热斑检测方法。该方法通...