【摘 要】
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针对装载机智能铲装过程中缺少对物料细粒度方面的高精度检测算法问题，提出基于YOLOv5改进的物料细粒度目标检测算法。该方法主要利用注意力机制提高模型对细粒度特征的提取能力和对低质量数据的检测能力。为进一步利用注意力优化网络性能，提出双线性注意力机制，研究最佳嵌入方案并将软阈值思想与双线性注意力机制结合，以达到缓解低质量数据对模型检测精度影响的目的。实验结果表明，相较于原YOLOv5，双线性注意力机
【基金项目】
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广西科技计划项目（桂科AD22080042）； 广西科技重大专项项目（桂科AA22068064）； 广西重点研发计划项目（桂科AB22035066）；
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针对装载机智能铲装过程中缺少对物料细粒度方面的高精度检测算法问题，提出基于YOLOv5改进的物料细粒度目标检测算法。该方法主要利用注意力机制提高模型对细粒度特征的提取能力和对低质量数据的检测能力。为进一步利用注意力优化网络性能，提出双线性注意力机制，研究最佳嵌入方案并将软阈值思想与双线性注意力机制结合，以达到缓解低质量数据对模型检测精度影响的目的。实验结果表明，相较于原YOLOv5，双线性注意力机制改进后的网络在高质量样本上的mAP@0.5为93.2%，提高6.0%，检测速度为52.6FPS；嵌入软阈值后，网络在低质量样本上的mAP@0.5为90.2%，提高9.9%，检测速度为50FPS，满足装载机智能铲装过程对算法检测精度和实时性的要求。
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