针对工业环境中噪声干扰导致的印刷电路板缺陷检测困难的问题, 提出基于多注意力Faster
RCNN 的印刷电路板缺陷检测方法, 分别于特征提取以及特征融合部分引入注意力机制以获得 …

In terms of small objects in traffic scenes, general object detection algorithms have low
detection accuracy, high model complexity, and slow detection speed. To solve the above …

在真实场景下准确实时检测小目标交通标志对自动驾驶有重要意义, 针对YOLOv5
算法检测小目标交通标志精度低的问题, 提出一种基于改进YOLOv5 的小目标交通标志实时检测 …

针对电厂油库, 化水车间等关键区域油液管道时常发生泄漏问题, 本文提出了一种基于改进
YOLO v5 的电厂关键区域管道油液泄漏检测方法, 通过融入CBAM 注意力机制模块 …

为了在变电站实际场景中准确获取数字仪表读数, 智能管控变电站的安全风险,
同时推动变电站智能化发展, 以实际场景中变电站数字仪表作为研究对象 …

交通标志检测对自动驾驶和车辆安全具有重要意义, 但交通标志受光照影响尺度变化较大,
存在遮挡等情况导致模型检测精度较低, 有误检, 漏检等问题. 基于YOLOv5 目标检测算法 …

Due to the small size and weak characteristics of small objects, the performance of existing
object detection algorithms for small objects is not ideal. In this paper, we propose a small …

近年来交通标志检测任务得到了广泛的关注, 然而现有方法常无法满足检测实时性要求,
并且现有方法在检测小尺度交通标志时存在较多漏检情况, 为此, 提出融合注意力机制和上下文 …

The current driverless technology has great security risks. The traffic sign recognition
technology equipped in the roof sensor is easily affected by light and occlusion, resulting in …

遥感图像中目标尺寸小且密集排布的特点给特征提取和目标检测带来了困难. 针对上述问题,
提出一种基于注意力机制的特征融合网络ABFN (attention based feature fusion network) …