【摘 要】
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为了提升复杂多尺度目标检测任务下的分类及定位准确度，在基准的YOLOv5目标检测算法基础上，设计了四组引入注意力机制模块的改进型YOLOv5网络，并在变电站内复杂多尺度检测场景数据集上进行对比实验。实验结果表明，相较于基准YOLOv5网络，SwinTrans-YOLOv5网络的mAP指标提升达9.0%，但模型运算量高达1,061.6GFLOPS（每秒千兆次浮点运算）；CA-YOLOv5网络的mAP
【基金项目】
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南瑞集团有限公司科技项目（JS2001712）；
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为了提升复杂多尺度目标检测任务下的分类及定位准确度，在基准的YOLOv5目标检测算法基础上，设计了四组引入注意力机制模块的改进型YOLOv5网络，并在变电站内复杂多尺度检测场景数据集上进行对比实验。实验结果表明，相较于基准YOLOv5网络，SwinTrans-YOLOv5网络的mAP指标提升达9.0%，但模型运算量高达1,061.6GFLOPS（每秒千兆次浮点运算）；CA-YOLOv5网络的mAP指标提升也达到4.1%，模型运算量仅需115.8 GFLOPS。因此，在硬件算力充足的情况下使用SwinTrans-YOLOv5网络可以获得更高的检测精度，但在硬件算力不足的情况下使用CA-YOLOv5网络，则实现了检测精度和速度间较好的平衡。
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