[发明专利]一种基于改进YOLOv3的垃圾多目标检测方法有效
| 申请号： | 202010652578.0 | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN111833322B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 王森;潘云龙;张印辉;何自芬;柳小勤;刘韬;刘畅;陈明方 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明人从众知识产权代理有限公司 53204 | 代理人： | 陈波 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进YOLOv3的垃圾多目标检测方法。本发明的卷积神经网络中，通过使用步长为2的7×7的卷积扩充了模型的神经元感受野有助于浅层信息的提取；使用密集卷积块构造较深的主干网络框架，有助于识别多个难以区分的目标，同时由于密集卷积本身的参数传递特性能减少模型训练至深层网络时容易出现过拟合的现象；在整个框架的基础上，配合训练参数的调整，使得整个模型可用于对复杂场景下的多目标检测任务的优化，并且检测精度较传统的模型更好，使其为智能化处理生活垃圾和多目标检测提供一种解决问题的思路和方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 yolov3 垃圾 多目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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