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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010652578.0 | 专利名称: | 一种基于改进YOLOv3的垃圾多目标检测方法 |
申请日: | 2020-07-08 | 申请/专利权人 | 昆明理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 云南省昆明市五华区学府路253号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 垃圾处理 L LED芯片 改 港口 检测搜索 |
公开/公告日: | 2020-10-27 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111833322A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |