一种基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测方法

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一种基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测方法
申请号:CN202410786769
申请日期:2024-06-18
公开号:CN118710607B
公开日期:2025-01-10
类型:发明专利
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
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