[发明专利]一种用于交通信号灯检测的改进型YOLOv5n模型在审
| 申请号： | 202310625123.3 | 申请日： | 2023-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN116562341A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 邹佳明;柯永斌;石锐;姜程文;谢田 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/08;G06N3/048;G06V10/82;G06V10/774 |
| 代理公司： | 淮安市科文知识产权事务所 32223 | 代理人： | 邹文玉 |
| 地址： | 223005 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种用于交通信号灯检测的改进型YOLOv5n模型，优化方法的步骤包括：S1、获取待检测图像，进行数据预处理，分为训练集和测试集；S2、在YOLOv5n模型head层中的卷积核为3、步长为2的Convolution卷积换成involution卷积。S3、改进YOLOv5n模型C3模块中的Bottleneck，引入深度可分离卷积网络和FReLU激活函数组成MN_Bottleneck。S4、数据集训练该检测模型，使用训练好的检测模型进行交通信号灯检测，对检测结果进行评价。本发明使模型轻量化、训练和推理速度更快，提高模型的鲁棒性，使模型对于输入数据中的干扰或噪声能够保持相对稳定的预测结果，使其更加适用于复杂多变的现实场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 交通 信号灯 检测 改进型 yolov5n 模型 | ||
【主权项】：
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