典型文献
一种GSN-YOLOv5s的火焰烟雾检测方法
文献摘要：
针对火焰烟雾检测速度慢、难以在嵌入式设备上部署等问题,设计了一种GSN-YOLOv5s的火焰烟雾检测方法.以YOLOv5s为基础,采用网络参数更小、检测速度更快的Ghost Bottleneck结构来替换原网络中的BottleneckCsp结构.考虑到减少网络参数可能会影响检测精度,在各网络层间增加SENet来降低减少参数带来的影响.通过对比实验结果表明,GSN-YOLOv5s的平均精度均值比YOLOv5s高2.4%,检测时间比YOLOv5s快20%.
文献关键词：
YOLOv5s;目标检测算法;深度学习;火焰烟雾检测
中图分类号：
作者姓名：
何亚平;苏盈盈;周能扬;张气皓;阎垒
作者机构：
重庆科技学院 电气工程学院,重庆 401331
文献出处：
引用格式：
[1]何亚平;苏盈盈;周能扬;张气皓;阎垒-.一种GSN-YOLOv5s的火焰烟雾检测方法)[J].重庆科技学院学报（自然科学版）,2022(06):55-59,83
A类：
火焰烟雾检测,BottleneckCsp
B类：
GSN,YOLOv5s,检测速度,速度慢,嵌入式设备,网络参数,Ghost,检测精度,网络层,SENet,来降,平均精度均值,检测时间,目标检测算法
AB值：
0.225804
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