[发明专利]一种基于卷积神经网络的快速目标检测方法在审
| 申请号： | 202310104561.5 | 申请日： | 2023-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN116091892A | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 郭剑辉;李智强;陶叔银;李伦波;濮存来 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/766;G06N3/084;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 何宇 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于卷积神经网络的快速目标检测方法，FastDet网络主干网络包含通道拆分、跨阶段通道拼接、残差连接和通道混洗操作；颈部网络改进于YOLOv4Tiny，将原有的FPN改为交叉型FPN，进一步加强了特征融合，同时引入ECA注意力模块，加强对重点通道的关注度；检测头借鉴YOLOX设计思想，将类别预测和置信度、回归预测进行解耦，加快网络训练收敛速度，提升最终精度；正样本匹配部分采用改进版SimOTA*策略，确保了训练初期以及应对困难样本时能够匹配合适的正样本，稳定网络训练；损失函数部分采用SIOU损失，同时考虑重叠区域、中心点距离、边框的宽高与角度，最终优化边框回归精度。该方法作为一个通用的轻量级目标检测器，经过训练后应用于诸多计算机视觉任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 快速 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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