典型文献
基于YOLOv5的水面垃圾目标检测
文献摘要：
文章针对环境污染日益严峻的问题,提出使用YOLOv5辅助清理水面垃圾.YOLOv5使用Mosaic数据增强和自适应锚框计算,具有较高的处理精度.利用YOLOv5目标检测网络对水面垃圾检测,可快速准确地搜寻水面垃圾,从而减轻环卫工人的负担.笔者利用Labelimg软件对水面垃圾图像数据进行标注,整理并获得训练集.实验结果表明:基于YO?LOv5的水面垃圾目标检测在检测精度和速率上都取得良好的结果.
文献关键词：
目标检测;图像处理;深度学习;YOLOv5;水面垃圾
中图分类号：
作者姓名：
尹凯宸;王欣浦;吴毅东;秦民昊;张金程;储昭碧
作者机构：
合肥工业大学,安徽合肥 230000
文献出处：
引用格式：
[1]尹凯宸;王欣浦;吴毅东;秦民昊;张金程;储昭碧-.基于YOLOv5的水面垃圾目标检测)[J].电脑知识与技术,2022(33):28-30
A类：
Labelimg
B类：
YOLOv5,水面垃圾,出使,Mosaic,数据增强,自适应锚框,目标检测网络,垃圾检测,快速准确,搜寻,轻环,环卫工人,图像数据,训练集,检测精度,和速率
AB值：
0.283603
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
