我们证明了Yolov5模型（一种基于通用卷积的单杆对象检测模型）的应用，在从当前生成干涉仪检测器的重力数据中检测到二进制中子星（BNS）聚合事件的任务。我们还基于用于模型训练，验证和测试步骤的大概波形模型对合成数据生成和准备任务的详尽说明。使用这种方法，我们实现平均平均精度（$ \ text {map} _ {[0.50]} $）的单个类验证数据集的值为0.945，测试数据集的平均值为0.945，高达0.978。此外，训练有素的模型成功地识别了LIGO H1检测器数据中的GW170817事件。 LIGO L1检测器数据也可以通过附加的预处理步骤进行识别，而无需在Inspiral的最后阶段消除大故障。 GW190425事件的检测不太成功，这证明了信噪比的性能退化。我们的研究表明，Yolov5模型是第一阶段检测警报管道的有趣方法，并且在整合到更复杂的管道中时，用于实时推断物理源参数。
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