[发明专利]一种基于改进YOLOv5的轻量化目标检测方法在审
| 申请号： | 202310097318.5 | 申请日： | 2023-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN116110078A | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 王驭陌;刘祎;吴鹏 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/766;G06V10/82;G06V10/778;G06V10/774 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 汪清 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于改进YOLOv5的轻量化目标检测方法，包括处理数据集，将数据集的train+val部分和test部分分别作为训练集和测试集；对原YOLOv5v6.0网络模型进行改进；对改进的网络模型进行训练；将训练好的模型部署到嵌入式设备，输入待检测图像，输出得到检测到的目标，用外接矩形框标记，并显示其类别。本发明对传统YOLOv5算法进行改进，修改轻量化模型，减少模型冗余，在保证精度的同时进一步减少参数量；引入大视野上下文特征集成模块和坐标注意力机制，高效获取丰富的上下文信息，增强对场景小目标信息的提取能力，增大网络的全局感受野，增强对目标方向与位置等信息的敏感度，具有较高实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 yolov5 量化 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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