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基于改进YOLOv5算法和ResNet50网络的行人检测与识别系统: 收藏
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引用; 《重庆科技大学学报（自然科学版）》2024年第4期26卷 83-88页; 作者：雷远彬赵恩铭刘光宇裴燚刘彪张吉磊赵洪一陈波波大理大学工程学院云南大理671003; 行人检测与识别技术在交通管理、智能监控等领域具有重要的应用价值。针对现有行人检测与识别存在的检测精度低、识别困难等问题,提出了一种融合SE注意力模块的YOLOv5算法和ResNet50网络的行人检测与识别系统。在Backbone网络中引入SE...; 行人检测与识别技术在交通管理、智能监控等领域具有重要的应用价值。针对现有行人检测与识别存在的检测精度低、识别困难等问题,提出了一种融合SE注意力模块的YOLOv5算法和ResNet50网络的行人检测与识别系统。在Backbone网络中引入SE注意力模块,以捕获更加丰富的特征信息,从而提升模型的检测精度;采用ResNet50网络对裁剪图片进行识别检索。实验结果表明,该算法的检测精度较高,能够识别复杂场景下的行人,基本满足不同场景下的行人检测与识别要求。; 来源：详细信息评论

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