基于MBE-YOLOv5的轻量化化工袋目标检测方法

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摘要：针对化工厂中化工袋种类繁多、遮挡干扰、放置复杂等因素，导致化工袋识别模型的定位效果较差、实时性不佳等问题，提出一种基于MBE-YOLOv5的轻量化化工袋目标检测方法。首先，用MobileNetV3网络替换YOLOv5的主干网络，降低模型的参数和运算量，提高模型的检测速度；然后，在YOLOv5的颈部网络引入双向特征金字塔网络结构进行多尺度特征融合，提高模型的识别准确率；最后，采用EIoU函数优化损失，提高模型的定位精度。（剩余9635字）

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