摘要
本发明公开了一种基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测方法,具体包括以下步骤:(1)建立路面缺陷图像数据集;(2)为数据集中的图像添加标注信息;(3)构建基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测模型;(4)改进损失函数;(5)采用训练集和验证集对模型进行训练并保存训练好的模型;(6)采用测试集对模型进行测试,模型的精度满足泛化性要求,即获得最终的轻量化路面缺陷检测模型。相较于现有技术,本发明公开的一种基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测方法,能够有效提高路面缺陷检测的精度,同时,使模型具备了更好的轻量化特性,便于部署在资源受限的移动硬件平台上。
技术关键词
路面缺陷
检测模型训练
滑动平均值
样本
行车记录仪
图像
训练集
网络
硬件平台
数据
传播算法
采样模块
参数
数码相机
精度
优化器
动态地
坐标
注意力