[发明专利]一种大尺度特征的YOLOv4-tiny目标检测算法在审
| 申请号： | 202210006548.1 | 申请日： | 2022-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN114419583A | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 王兰美;王立哲;王桂宝;廖桂生;王文洋;孙长征 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学;陕西理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出了一种大尺度特征的YOLOv4‑tiny目标检测算法，解决原YOLOv4‑tiny在小目标检测上精度不高及重叠情况下漏检的问题；首先下载当前目标检测领域通用数据集tt100k数据集与LISA数据集，并进行数据增强；其次使用标准YOLOv4‑tiny网络对两个数据增强后的通用数据集进行训练，检测其性能；然后针对原始YOLOv4‑tiny模型对小目标进行检测时精度不高且易漏检的问题，提出一种大尺度特征的YOLOv4‑tiny目标检测算法，并对改进算法模型进行训练；最后对比标准YOLOv4‑tiny模型，分析测试结果；本发明在不改变YOLOv4‑tiny模型输出特征图数量、保持模型实时性的情况下，通过改变输出特征图大小，增加了模型感受野改，对小目标检测与重叠情况下目标的检测精度均有提高，且本发明鲁棒性较好，可用于多个数据集的性能提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 尺度 特征 yolov4 tiny 目标 检测 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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