[发明专利]一种提升小目标检测精度的轻量级目标检测方法在审
| 申请号： | 202111253541.1 | 申请日： | 2021-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN114078209A | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 马瀚融;谢良忱;孙瑜;薛雅丽 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 韩天宇 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 提升 目标 检测 精度 轻量级 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种提升小目标检测精度的轻量级目标检测方法，其特征在于，用特征网络BmFPN代替YOLOv5结构中的PANet作为特征网络实现特征融合、形成改进后的YOLOv5结构，并基于该改进后的YOLOv5结构进行目标检测；
所述特征网络BmFPN的输入层包含C3_in、C4_in、C5_in三层，中间层为C4-mid，输出层包含C3_out、C4_out、C5_out三层，其中：
C3_in、C4_in、C5_in的输入分别为YOLOv5模型主干网络的最后三次下采样特征图结果；
C4-mid是由C5_in经过两次上采样后和C4_in进行加权融合得到；
C3_out是由C4-mid进行两次上采样后和C3_in加权融合得到；
C4_out是由C4-mid、C4_in以及经过3*3卷积后的C3_out加权融合得到；
C5_out是由C5_in和经过3*3卷积后的C4_out加权融合得到。
2.根据权利要求1所述的提升小目标检测精度的轻量级目标检测方法，其特征在于，在所述改进后的YOLOv5结构中，采用CIoU函数代替原有的GIoU函数作为损失函数。
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