[发明专利]一种基于NAM和YOLOv3的目标检测方法在审
| 申请号： | 202211670444.7 | 申请日： | 2022-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN115861651A | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 王春峰;彭鹏 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410082 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于NAM和YOLOv3的目标检测方法，使得平均检测精度得到提升。基于注意力机制的YOLOv3模型侧重增强图像中的重点空间和通道，抑制空间或通道中不显著特征，保证了网络学习性能。首先选择目标检测领域公开PASCALVOC数据集；其次，构建YOLOv3模型，将上述数据集传入模型训练，使用Adam算法和StepLR学习率调整策略，评价模型性能；再者，训练嵌入NAM注意力机制的YOLOv3模型，同时完成性能评估；最后，与经典YOLOv3模型比较，分析测试结果。本发明提出了基于NAM和YOLOv3的目标检测方法，相比YOLOv3模型，在通用数据集上提升了平均检测精度，更适用于多个物体未全部检测时的情况。此外，该嵌入模块也能够融入其余模型中用于对比实验，具有较好的适用性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 nam yolov3 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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