一种改进yolov5绝缘子的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种改进yolov5绝缘子的检测方法，该方法包括：分解用于通道注意编码空间信息的全局编码，转化为一对一维特征编码操作；获得全局感受野并编码精确的位置信息；将生成的特征图分别编码为一对方向感知和位置敏感的attention map，将其互补地应用于输入特征图，以增强关注对象的表示。本发明专利技术的改进yolov5绝缘子的检测方法将注意力机制与yolov5相结合，形成对比实验，以强化网络训练能力，提高训练精度，提出与注意力机制结合yolov5的方法可以更好地解决在复杂背景下图像识别出现的错检问题。像识别出现的错检问题。像识别出现的错检问题。

【技术实现步骤摘要】
一种改进yolov5绝缘子的检测方法


[0001]本专利技术涉及图像识别的
，更具体涉及一种改进yolov5绝缘子的检测方法。

技术介绍

[0002]近年来，基于深度学习进行目标检测是计算机CV领域的重要研究方向，也是一个研究热点，基于深度学习的目标检测可以分为两种，一部分是两阶段算法，例如：R
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CNN思想是使用selective search提取2000个左右的预选框，然后resize到统一的尺度，因为后面接FC分类，进行CNN特征提取，最后用FC进行分类、Fast R
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CNN具体过程是图像先经过Backbone网络提取图像的feature map，利用selective search搜索的预选框到特征上提取RoI的特征，通过RoI Pooling将RoI的特征转化为固定的大小，最后输入到分类和回归分别进行分类和回归；另一部分是单阶段检测算法，包括比较经典的SDD和YOLO系列，引入其他机制，并且对于精度能够提升，将部分模块进行替换。
[0003]原始YOLOv5模型中的主干网络C3Net本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种改进yolov5绝缘子的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、分解用于通道注意编码空间信息的全局编码，转化为一对一维特征编码操作；S2、获得全局感受野并编码精确的位置信息；S3、将生成的特征图分别编码为一对方向感知和位置敏感的attention map，将其互补地应用于输入特征图，以增强关注对象的表示。2.如权利要求1所述的改进yolov5绝缘子的检测方法，其特征在于，在所述步骤S2中，充分利用捕获到的位置信息，使感兴趣的区域能够被...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁姮，王嘉丽，
申请(专利权)人：辽宁工程技术大学，
类型：发明
国别省市：