Real-time detection of YOLOv5 guns based on lightweight
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Aiming at the problems of large number of parameters, large amount of calculation, and few types of recognition of existing gun detection models deployed to mobile devices or embedded devices, the lightweight and high-precision optimization of YOLOv5s object detection algorithm is studied. The lightweight network MobbileNetv3 is introduced on the YOLOv5s architecture to realize the lightweight detection network. At the same time, the attention mechanism CBAM is added to enhance the feature extraction ability and the knowledge distillation algorithm is introduced to improve the accuracy, so as to improve the accuracy of object detection. The experimental results show that on the Open Images gun dataset, the number of parameters and calculations of the optimized YOLOv5s are reduced by 47.8% and 61.6%, respectively, and the detection accuracy remains unchanged.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Real-time detection of YOLOv5 guns based on lightweight
- Date Crossref
- 19/10/2023
- Éditeur
- SPIE
- Type
- proceedings-article
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Les institutions déclarées
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