基于改進(jìn)YOLOv4算法的礦用設(shè)備關(guān)鍵部件識(shí)別研究

摘要： 為了使煤礦設(shè)備檢測(cè)平臺(tái)能夠精準(zhǔn)快速識(shí)別出復(fù)雜礦用設(shè)備的關(guān)鍵部件，提出一種基于YOLOv4的輕量化改進(jìn)模型GhostNet-YOLOv4,模型引入GhostNet作為YOLOv4的CSPDarkNet53,減少模型參數(shù)量與冗余計(jì)算量的同時(shí)，降低模型訓(xùn)練時(shí)間；GhostNet當(dāng)中的shortcut結(jié)構(gòu)減少網(wǎng)絡(luò)退化現(xiàn)象，提高模型特征提取能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，改進(jìn)模型參數(shù)量與YOLOv4...