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摘 要:本发明公开了一种基于YOLOX和分类回归损失目标识别方法,S1、获取待检测目标的相关高质量图像;S2、对高质量图像中的目标进行标注;S3、将数据集划分为训练数据集和验证数据集;S4、将损失函数中的回归损失函数进行分类处理,得到最终的损失函数;S5、将最终的损失函数应用于YOLOX目标检测算法中;S6、将训练数据集输入到目标检测算法中进行训练;S7、达到预设训练次数后,取训练的最后3次模型在测试数据集上进行分析,得到最优目标检测算法模型;S8、将最优目标检测算法模型用于识别待检测图像。本发明能够增加回归效果较差的检测框的损失值,让模型更加关注回归效果较差样本,从而提高目标检测任务的精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210722006.4 | 专利名称: | 基于YOLOX和分类回归损失目标识别方法 |
申请日: | 2022-06-17 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2022-09-20 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN115082735A | 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 | |
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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 |