輕量化YOLO-v7的數(shù)顯儀表檢測及讀數(shù)

摘要： 由于較大的參數(shù)體量和較高的計算復(fù)雜度，通用檢測及識別模型直接在移動端部署的難度較高。為解決這個困難，研究了移動設(shè)備上使用計算機視覺的儀表檢測及讀數(shù)方法。針對實際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下檢測及識別的需求，基于YOLO-v7重新設(shè)計了輕量化的儀表檢測網(wǎng)絡(luò)以及字符檢測及識別網(wǎng)絡(luò)。利用深度可分離卷積進一步降低計算復(fù)雜度，壓縮模型大小。采用K-means++聚類算法加遺傳算法自動產(chǎn)生初始錨框。使用...