发明专利已授权

基于改进 YOLOX 模型的样本不均衡目标检测方法

📄 申请号：CN202210822356.8 📄 发布日：2026/05/25

著录项目信息

申请日

2022-07-13

公开号

CN115170930A

公开日

2022-10-11

申请人

广州科语机器人有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_00

IPC 分类号

G06V20_00 , G06V10_40 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

目标检测目标检测深度学习计算机视觉

应用场景

智能安防, 视频监控, 自动驾驶, 工业质检, 遥感图像分析

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摘要

本发明涉及一种基于改进YOLOX模型的样本不均衡目标检测方法。通过改进YOLOX模型对扫地机器人采集的待检测图像进行特征提取，得到多个第一特征。将多个第一特征输入特征融合层进行跨层融合得到多个预测特征。最后通过预测层处理多个预测特征，得到该待检测图像的目标检测结果。其中，特征提取层包括多个带注意力机制的CSPDarkNet，该跨层融合处理包括将所述多个第一特征融合处理后得到的中间特征中的部分或全部进行融合，使得浅层特征和深层特征可进一步融合，提高针对不同类型目标进行目标检测的效果，同时该改进YOLOX模型使用Varifocal损失函数和平衡损失函数，使得样本不均衡情况下，出现频次低的目标能被有效识别。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种智能清洁设备跌落检测方法、装置、设备和存储介质

当前第 / 件

一种插装阀阀套拆卸工装

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_00)

G06V20_00 G06V20_05 G06V20_10 G06V20_13 G06V20_17 G06V20_20 G06V20_30 G06V20_40 G06V20_50 G06V20_52 G06V20_54 G06V20_56 G06V20_58 G06V20_59 G06V20_60 G06V20_62 G06V20_64 G06V20_68 G06V20_69 G06V20_70 覆盖20个领域

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