[发明专利]轻量化YOLOv5s网络模型训练方法、绝缘子缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202310545914.5 | 申请日： | 2023-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN116484920A | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 黄和燕;姜诚;夏谷林;王海军;王黎伟;王旭峰;周震震;张兴华;刘洪驿;宋云海;肖耀辉;赖光霖;何宇浩 | 申请（专利权）人： | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/082;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 姚姝娅 |
| 地址： | 510663 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及图像处理技术领域，提供了一种轻量化YOLOv5s网络模型训练方法、绝缘子缺陷检测方法，其中，该训练方法包括：对获取到的原始绝缘子图像数据集进行预处理，得到目标绝缘子图像数据集；基于轻量级MobileNetv3网络和Slim‑Neck结构，改进YOLOv5s网络模型，得到轻量化YOLOv5s网络模型；采用所述目标绝缘子图像数据集，对所述轻量化YOLOv5s网络模型进行训练，得到第一网络模型文件；依次对所述第一网络模型文件进行模型剪枝和模型蒸馏，得到目标网络模型文件。 | ||
| 搜索关键词： | 量化 yolov5s 网络 模型 训练 方法 绝缘子 缺陷 检测 | ||
【主权项】：
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