[发明专利]基于YOLOX和分类回归损失目标识别方法在审
| 申请号： | 202210722006.4 | 申请日： | 2022-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN115082735A | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 徐文校;张银胜;于心远;杨山山;徐永杰;吉茹;杨宇龙 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06V20/50 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 陈月菊 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于YOLOX和分类回归损失目标识别方法，S1、获取待检测目标的相关高质量图像；S2、对高质量图像中的目标进行标注；S3、将数据集划分为训练数据集和验证数据集；S4、将损失函数中的回归损失函数进行分类处理，得到最终的损失函数；S5、将最终的损失函数应用于YOLOX目标检测算法中；S6、将训练数据集输入到目标检测算法中进行训练；S7、达到预设训练次数后，取训练的最后3次模型在测试数据集上进行分析，得到最优目标检测算法模型；S8、将最优目标检测算法模型用于识别待检测图像。本发明能够增加回归效果较差的检测框的损失值，让模型更加关注回归效果较差样本，从而提高目标检测任务的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 yolox 分类 回归 损失 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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