基于改进YOLOv5s的航空发动机紧固件目标检测算法

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中文摘要：为解决传统航空发动机紧固件检测依赖人工目视检查,导致检查效率和准确率低的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的航空发动机紧固件检测算法.设计一种传统数据增强和马赛克(Mosaic)数据增强相结合的方法,扩充数据样本,并降低目标样本的误检率和漏检率;应用CBAM注意力模块改进特征融合网络,增强对小目标区域的关注度,并提高检测网络的准确性.实验结果表明,相比于YOLOv5s算法,改进的算法在航空发动机紧固件数据集上平均精度(AP)提高到了91.3%.

作者：

冯茂兴

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作者单位：

沈阳航空航天大学航空宇航学院,辽宁沈阳 110135

关键词：

航空发动机紧固件改进YOLOv5s CBAM注意力机制数据增强

出版年：

2024

DOI：

10.15913/j.cnki.kjycx.2024.24.006

科技与创新

中国计算机用户协会

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ISSN：1008-0570

年,卷(期)：2024.(24)