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Improved YOLOv5-Based Inland River Floating Garbage detection Model

印刷与数字媒体技术研究 2024年第5期 195-204页

作者： HU Wen-hao SI Zhan-jun SHI Jin-yu YANG Ke College of Artificial Intelligence Tianjin University of Science and TechnologyTianjin 300457China

detection of floating garbage in inland rivers is crucial for water environmental protection,as it effectively reduces ecological damage and ensures the safety of water *** address the inefficiency of traditional cleanup methods and the challenges in detecting small targets,an improved YOLOv5 object detection model was proposed in this *** order to enhance the model’s sensitivity to small targets and mitigate the impact of redundant information on detection performance,a bi-level routing attention mechanism was introduced and embedded into the backbone ***,a multi-scale detection head was incorporated into the model,allowing for more comprehensive coverage of floating garbage of various sizes through multi-scale feature extraction and *** Focal-EIoU loss function was also employed to optimize the model parameters,improving localization *** results on the publicly available FloW_Img dataset demonstrated that the improved YOLOv5 model outperforms the original YOLOv5 model in terms of precision and recall,achieving a mAP(mean average precision)of 86.12%,with significant improvements and faster convergence.

关键词： Floatinggarbage YOLOv5 Attentionmechanism multi-scale detection head Focal-EIoU

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