[发明专利]一种基于SMCA-YOLOv5的轻量化军事目标检测方法在审
| 申请号： | 202211055549.1 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115424091A | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 杜秀丽;宋林凯;吕亚娜;邱少明 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06N3/04;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 马庆朝 |
| 地址： | 116622 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于SMCA‑YOLOv5的轻量化军事目标检测方法，属于目标检测技术领域。首先，获取多种类别的军事目标图像，利用labelimg软件按照yolo格式对图像数据进行标注，建立含有七类的军事图像目标数据集，并对军事图像数据集按照目标类别以7:2:1分别划分到训练集、验证集和测试集中；其次，利用Stemblock结构和嵌入坐标注意力机制的MobileNetV3结构对YOLOv5s的主干网络进行重新设计，得到改进后的SMCA‑YOLOv5算法；最后，将军事目标数据集的训练集和验证集输入到SMCA‑YOLOv5的网络中进行100次迭代训练，反复调整参数，得到训练后的权重文件，检测输出结果。本发明实现模型在移动端设备上的嵌入，不仅降低了系统软硬件要求和设备成本，还可以自动检测七类军事目标，降低了人为识别的错误，提高了检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 smca yolov5 量化 军事 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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