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基于轻量化YOLOv5的新型菜品识别网络
1
作者
张成涵宇
林钰哲
+4 位作者
谭程珂
王俊帆
顾烨婷
董哲康
高明煜
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第2期638-644,共7页
为了更好地满足中餐菜品识别对准确性和时效性的应用需求,设计一种新型的菜品识别网络。在原YOLOv5模型的基础上,结合Supermask方法与结构化通道剪枝对模型进行剪枝操作,并利用Int8量化技术最终实现对模型的轻量化处理,保证模型在菜品...
为了更好地满足中餐菜品识别对准确性和时效性的应用需求,设计一种新型的菜品识别网络。在原YOLOv5模型的基础上,结合Supermask方法与结构化通道剪枝对模型进行剪枝操作,并利用Int8量化技术最终实现对模型的轻量化处理,保证模型在菜品识别中兼顾准确率和速度,同时提高模型的可移植性。实验结果表明,所提模型在交并比(IoU)为0.5时,平均精度均值(mAP)达到99.00%,平均每帧识别时间达到59.54 ms,相较于原始YOLOv5降低了20 ms,且准确率基本保持一致。此外,利用Qt软件将新型菜品识别网络移植到瑞萨RZ/G2L开发板,构建智能出餐系统,可实现点餐、生成订单、自动出餐全流程,为未来真正的餐厅智能出餐系统的构建应用提供了理论与实践基础。
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关键词
Supermask方法
YOLOv5
轻量化
网络移植
中餐菜品识别
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题名
基于轻量化YOLOv5的新型菜品识别网络
1
作者
张成涵宇
林钰哲
谭程珂
王俊帆
顾烨婷
董哲康
高明煜
机构
杭州电子科技大学电子信息学院
浙江省装备电子研究重点实验室(杭州电子科技大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第2期638-644,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFB1710600)
国家自然科学基金资助项目(62001149)
浙江省重点研发计划项目(2020C01110)。
文摘
为了更好地满足中餐菜品识别对准确性和时效性的应用需求,设计一种新型的菜品识别网络。在原YOLOv5模型的基础上,结合Supermask方法与结构化通道剪枝对模型进行剪枝操作,并利用Int8量化技术最终实现对模型的轻量化处理,保证模型在菜品识别中兼顾准确率和速度,同时提高模型的可移植性。实验结果表明,所提模型在交并比(IoU)为0.5时,平均精度均值(mAP)达到99.00%,平均每帧识别时间达到59.54 ms,相较于原始YOLOv5降低了20 ms,且准确率基本保持一致。此外,利用Qt软件将新型菜品识别网络移植到瑞萨RZ/G2L开发板,构建智能出餐系统,可实现点餐、生成订单、自动出餐全流程,为未来真正的餐厅智能出餐系统的构建应用提供了理论与实践基础。
关键词
Supermask方法
YOLOv5
轻量化
网络移植
中餐菜品识别
Keywords
Supermask method
YOLOv5
lightweight
network porting
Chinese food dish recognition
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于轻量化YOLOv5的新型菜品识别网络
张成涵宇
林钰哲
谭程珂
王俊帆
顾烨婷
董哲康
高明煜
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
0
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