实时动态规模感知融合检测网络:以道路损伤检测为例

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YOLO9tr是一种基于深度学习的轻量级目标检测模型,用于道路损坏检测。它通过引入部分注意力块提高了检测性能,并通过多国的道路损坏图像数据集进行训练。与其他模型相比,YOLO9tr具有更高的精度和推断速度,适用于实时应用。该研究验证了部分注意力块的有效性,并突出了YOLO9tr在实时道路状况监测中的潜力。

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
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