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基于改进Yolov5s的混凝土坝裂缝检测研究

         
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大坝作为我国的重要水利工程，其安全性不言而喻。裂缝作为大坝的主要安全隐患，大坝裂缝的智能化检测，对管控大坝风险具有非凡的意义。提出一种基于改进YOLOv5s目标检测算法的大坝裂缝检测方法。首先，在YOLOv5s的主干特征提取网络中引入轻量级GhostNet中的Ghost模块，对YOLOv5s的主干网络进行优化，得到轻量级的模型YOLOv5s-Ghost,以降低模型的复杂度，提高裂缝的检测速度；然后在模型预测输出端融合高效的CA（Coordinate Attention）注意力机制进一步增强裂缝特征提取能力，提高裂缝模型检测的性能。实验结果表明：该方法与现有的YOLOv5s相比，模型大小复杂度降低了44.8%,准确率提升了2.6%,验证了改进方案的有效性，提高了裂缝检测效率。通过引入GhostNet中的Ghost模块和融合CA注意力机制相结合，使得YOLOv5模型的复杂度降低，参数量减少，实现了对裂缝检测速度与精度的提高，增强了网络性能。

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