[发明专利]一种基于改进YOLOv5目标检测的商品状态识别方法在审
| 申请号： | 202211354848.5 | 申请日： | 2022-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN115631460A | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 李鲁群;许崇海;陶霜霜;张慎文;胡天乐 | 申请（专利权）人： | 上海师范大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 湖北唯迈知识产权代理事务所(普通合伙) 42314 | 代理人： | 任伟民 |
| 地址： | 200000 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进YOLOv5目标检测的商品状态识别方法包括：步骤S10：采集目标图像样本数据；步骤S20：对目标检测算法YOLOv5进行改进；步骤S30：在YOLOv5特征融合网络中添加一个新的特征提取层，改进损失函数；步骤S40：将通过Mosaic数据增强后的目标图样数据集送入YOLOv5网络中进行迭代训练；步骤S50：将目标图片送入至训练后得到的最佳模型中，检测目标类别及位置，最终得到识别结果。本发明通过通过设计跳转连接操作向深层网络传递清晰目标特征，引入卷积注意力机制模块，使得模型更加关注对识别有关的分类特征，解决了无效特征影响识别精度的问题，在相同的测试图像中可以更加准确地捕捉到目标的识别特征，并在不增加训练成本的前提下取得更好的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 yolov5 目标 检测 商品 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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