[发明专利]一种基于GAN和YOLO-v5的目标分割检测方法在审
| 申请号： | 202111092430.7 | 申请日： | 2021-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN113744262A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 郭方洪;窦云飞;吴嘉昊;董辉;吴祥;陈博;俞立;姚荣康 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 忻明年 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GAN和YOLO‑v5的目标分割检测方法，包括：获取目标检测数据集并标注目标真实框；筛选目标检测数据集中的图片，将符合训练要求的图片归为训练集，将不符合的采用GAN进行训练，直到符合训练要求后归为训练集；采用K‑NN算法对训练集中的图片进行分割；将分割后的图片输入YOLO‑v5模型进行训练，采用锚框融合算法获得最终预测框和所述最终预测框的置信度，并通过损失函数进行反向传播调节权重参数以获得最终训练模型。该方法可充分利用数据集，获得检测目标的全部信息，提高目标检测精度，具有较好的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gan yolo v5 目标 分割 检测 方法 | ||
【主权项】：
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