面向火焰檢測的輕量化維度注意力卷積YOLOv5s方法

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摘要：針對YOLOv5s在復雜背景下難以提取火焰細節(jié)特征的問題，本文構(gòu)建了一種輕量化維度注意力卷積模塊。該模塊采用分組異構(gòu)卷積塊，在保證模型輕量化的同時提取火焰特征，并在其分支網(wǎng)絡(luò)上加入輕量化維度注意力機制，增強模型對重要特征的關(guān)注，抑制噪聲信息的干擾。將該模塊集成至YOLOv5s后進行多次實驗，實驗結(jié)果表明，所構(gòu)建的模塊在保持模型輕量化的同時，顯著提高了檢測精確度，mAP50指標增加了6.9%，mAP50-95指標增加了6.6%。（剩余8852字）