[发明专利]一种基于3D模型训练YOLO神经网络的方法有效
| 申请号： | 202010034052.6 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111259950B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 周宁宁;杨贤志 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 彭雄 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于3D模型训练YOLO神经网络的方法，首先、构建待测物体3D模型及场景背景模型并结合形成场景图，随机化物体3D模型的中心点所在坐标、Euler角、纹理参数及场景背景模型，对场景图渲染多次得到原始数据集；其次、由原始数据集中标记五元组中边框界的左上顶点坐标、右下顶点坐标与图像宽高计算得到边界框的中心点坐标、宽、高与图像宽高的相对比例，从而转换得到YOLO神经网络标准数据集；最后，建立所得数据集与YOLO神经网络结合后的损失函数，使用随机梯度下降算法求损失函数近似最小值，得到待检测物体的YOLO目标检测模型，本发明可减少YOLO神经网络数据集获取成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 训练 yolo 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
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