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摘 要:本发明涉及一种基于改进YOLOv4的图像目标检测方法,基于现有YOLOv4路径增强网络进行改进,通过增加检测层的设计,加强浅层特征融合的效果,并结合聚类方法下,所获图像集对应的各先验框尺寸,实现各检测层的高精度特征提取,并且引入多尺度池化模块并行结构、结合卷积处理与插值处理的金字塔池化模块,进一步特征层的检测精度,进而有效提高对图片目标物检测的准确率;在实际的仿真实验当中,本发明设计方法表现出了优秀的目标检测准确率,在PASCAL VOC2007和VOC2012两个数据集上的mAP分别提高了2.03%和1.94%。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210330773.0 | 专利名称: | 一种基于改进YOLOv4的图像目标检测方法 |
申请日: | 2022-03-30 | 申请/专利权人 | 南京信息职业技术学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市仙林大学城文澜路99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2022-07-29 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114818872A | 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) |
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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 | |
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 |