[发明专利]基于改进的自适应Anchor生成的DK-YOLOv4模型在审
| 申请号： | 202110803246.2 | 申请日： | 2021-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN113627491A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 杨晓雅;万冬厚;高辉;付苗苗;邓淼磊;张德贤 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 450001 河南省郑州市高新技*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 改进 自适应 anchor 生成 dk yolov4 模型 | ||
【权利要求书】：
1.针对目标检测框宽高比极端变化问题，提出一种基于改进的自适应Anchor生成算法并结合YOLOv4目标检测模型得到该发明的DK-YOLOv4模型；该模型的技术方案如下：
(1)基于K-means++聚类自适应Anchor生成算法
输入：真实框GT的数量Box＝{1,2,3…N}，Anchor聚类中心数量i，代表每一个真实框被选为下个聚类核心的概率区间
输出：K个自适应Anchor
(2)基于差分进化的自适应Anchor生成算法
输入：真实框GT的数量i＝{1,2,3,…NP}，变量维度D，rand是[0,1]之间的随机数，jrand是[1,D]之间的随机数，CR是交叉概率，F是缩放因子；
输出：最优的自适应Anchor个体集合Xi
(3)基于K-means++聚类和差分进化相结合的自适应Anchor生成算法输入：真实框GT的数量Box＝{1,2,3…NP}，gtwh为训练数据中的所有真实框的宽高，thr设置为宽高比的阈值，T设置为最佳可能召回率BPR的下限阈值输出：最优的自适应Anchor个体集合
使用本发明所用的方法实现Anchor生成，DK-YOLOv4模型在MSCOCO2017数据集上相对于原来的YOLOv4算法mAP有了0.3％的提升，在小目标和中等目标上分别有0.2％和0.6％的增长，验证了本发明的有效性。
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