[发明专利]一种新的基于深度学习的无人机目标检测方法在审
| 申请号： | 202110899050.8 | 申请日： | 2021-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN115705700A | 公开（公告）日： | 2023-02-17 |
| 发明（设计）人： | 叶涛;张俊;赵宗扬;秦文阳 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学（北京） |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100083 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种采用深度学习方法，基于YOLOV3‑tiny卷积神经网络的算法用于无人机目标检测，涉及计算机视觉领域。本发明利用深度可分离卷积来对标准卷积进行了替换，使得模型更加的轻量化；在原始模型网络中引入了注意力机制，以此提高目标检测的效率以及在处理多尺度目标时的检测精度。该改进方法有效提升了原网络的检测精度与检测速度，在面对多尺度目标，尤其是小目标的检测时取得了良好的检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 无人机 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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