基于改进Yolov5s的增强现实文物识别方法

来源：计算机技术与发展杂志2024年第07期北京时间：

作者：张元;;关瑜;;熊风光;;庞敏;;况立群;

摘要：将增强现实技术应用于数字博物馆的文物展览,有助于拉近参观者与文物的距离,使展览更具趣味性。 针对增强现实技术在文物展览应用场景中,增强现实设备采集的文物目标图像背景复杂、文物形状纹理丰富而导致的误检、识别准确率低的问题,提出一种基于改进的 Yolov5s 的文物识别方法。 在 Yolov5s 网络结构中的骨干网络与颈部网络之间引入了CBAM 注意力机制,并在骨干网络中的 Bottleneck 模块中,使用多头注意力机制替换普通卷积,有效捕获局部信息,降低了无用信息的干扰。 为了提高识别网络对于目标文物的边界框定位精度,采用 DIoU-NMS 方法挑选最优的目标识别框作为最终的预测框。 实验结果表明,该方法提高了文物的平均识别精度,比原模型更适用于 AR 应用文物的目标识别。

关键词：增强现实;文物识别;Yolov5s;注意力机制;多头自注意力机制;DIoU-NMS