一种基于区域分割联合Yolov5的废钢判级方法

    公开(公告)号:CN114926483B

    公开(公告)日:2025-05-23

    申请号:CN202210628082.9

    申请日:2022-06-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于区域分割联合Yolov5的废钢判级方法,采用Mask R‑CNN分割模型,将车厢与背景进行分割,通过改进Yolov5的检测头,提取出每个分割区域特征即该区域料型类别和所属料型置信度,在训练时候,通过反传分割区域的分类loss和sigmoid置信度乘积,来训练网络,在推理时候,输入原图后,直接输出每个区域的类别和置信度,通过预设阈值,过滤掉无效区域即填充灰度区域,最后计算出整车车厢废钢类型以及其占比;吸取了分类网络和检测网络各自优点,在速度上和精度上都有良好的效果,本发明不仅不会漏区域,还会将模型训练侧重点加持到分类模型,网络模型更易收敛。

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