基于改進YOLOv5s的大熊貓姿態(tài)識別

摘要： 針對大熊貓Ailuropoda melanoleuca姿態(tài)識別中，目標(biāo)存在部分遮擋及背景相似造成識別難度大等問題，本研究對傳統(tǒng)YOLOv5s動物姿態(tài)識別算法提出3點改進：主干網(wǎng)絡(luò)引入坐標(biāo)注意力改進C3模塊，使目標(biāo)定位更加精確；在頸部網(wǎng)絡(luò)特征融合時，引入BiFPN結(jié)構(gòu)，加強對有效特征的權(quán)重比例；在頸部網(wǎng)絡(luò)特征輸出時，采用可變形卷積代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積，提高對不規(guī)則目標(biāo)的識別。對自制6類姿... （共8頁）