[发明专利]基于YOLOv5的尺度自适应目标检测的方法及存储介质在审
| 申请号： | 202210411140.2 | 申请日： | 2022-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN114926722A | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 王福田;陈菲儿;汤进;赵海峰 | 申请（专利权）人： | 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室） |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥天明专利事务所(普通合伙) 34115 | 代理人： | 苗娟 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市望江西路5089号，*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明的基于YOLOv5的尺度自适应目标检测的方法及存储介质，包括实时采集待测图像，输入事先构建的目标检测模型中，计算输出置信度大于阈值的分类结果作为待测图像的识别结果；其中目标检测模型构建包括将获得的样本进行Mosaic数据增强，将数据增强后的样本输入模型网络中，将切片操作得到的新图片再经过卷积操作，然后将得到的特征图送入backbone中，提取样本的多层深度特征；将得到的特征图送入分层特征自适应融合模块；将得到的特征继续送入后续的网络中，实现网络前向传播以得到目标物体的边界框信息，本发明让每个样本自适应地选择合适的尺度，通过自适应融合机制来抑制低质量通道带来的噪声影响，以此实现目标检测的尺度自适应，提高目标检测的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 yolov5 尺度 自适应 目标 检测 方法 存储 介质 | ||
【主权项】：
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