[发明专利]一种嵌入SENet结构的改进YOLOV3目标识别方法有效
| 申请号： | 201811187750.9 | 申请日： | 2018-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN109214399B | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 刘学平;李玙乾;刘励 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 范盈 |
| 地址： | 518055 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习领域，特别涉及一种嵌入SENet结构的改进YOLOV3目标识别算法，包括步骤S100：采集待识别物的特征信息，制作数据集；所述特征信息包括图像信息；步骤S300：取所述数据集中一部分作为训练集，所述数据集其余部分作为测试集；步骤S500：在YOLOV3算法中嵌入SE结构，得到SE‑YOLOV3算法；步骤S600：在训练集上训练SE‑YOLOV3；步骤S700：在测试集上测试SE‑YOLOVE3性能。本发明一种嵌入SENet结构的改进YOLOV3目标识别算法，当样本图片中存在较多残缺零件干扰时，该方法仍能够准确识别目标零件，得到较高的查准率与查全率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 嵌入 senet 结构 改进 yolov3 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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