ku111net议时间：2023年11月22日（周三）14:30
参ku111net人员：信息科学与工程学院科研团队教师，欢迎广大师生参加。
ku111net议地点：墨子楼中兴ku111net议室
报告1：基于改进YOLOv5s的复杂场景车辆检测方法
报告人：王珍珍
内容简介：针对复杂场景车辆检测任务，提出一种在YOLOv5s网络基础上添加卷积块注意力模块，同时加深网络主干的改进算法，在公共数据集BDD100K进行的实验结果表明，优化后的模型平均检测速度为23 ms/帧，保证实时性的前提下较YOLOv5s有4.6%的精度提升，并在现实场景中，光线不足、车辆目标小及遮挡较多等复杂情况下具有更优的检测效果。
报告2：基于改进SMOTE-LOF的不平衡数据分类算法研究
报告人：贾继洋
内容简介：针对智能制造领域中的不平衡数据分析问题，并提出了基于改进SMOTE和局部离群因子的过采样算法。通过K-means聚类筛选出高可靠性样本进行改进SMOTE算法过采样，再使用LOF算法删除误差大的人工合成样本，从而有效克服了数据边缘化问题并提高了对不平衡数据中少数类的分类能力。
科技处
信息科学与工程学院
2023年11月21日
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