发明专利已授权

一种融合多尺度特征的轻量级小目标检测方法及装置

📄 申请号：CN202310060823.2 📄 发布日：2025/11/11

著录项目信息

申请日

2023-01-17

公开号

CN115965827B

公开日

2025-10-28

申请人

淮阴工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_77

IPC 分类号

G06V10_77 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

目标检测目标检测多尺度特征融合轻量化神经网络

应用场景

智能监控, 自动驾驶, 无人机巡航, 工业质检, 遥感图像分析

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摘要

本发明公开了一种融合多尺度特征的轻量级小目标检测方法及装置，构建针对小目标检测的数据集，并将数据集分为训练集和验证集；将原YOLOv5模型中的Backbone替换为轻量级特征提取网络Shuffle_Block；其中Shuffle‑Block将原分支的普通1×1卷积操作改为分组卷积，通过通道混洗帮助信息在不同组之间流动，加强特征通信；在YOLOv5模型的Neck层中引入GCA注意力模块，使具有固定权重的全连接层生成具有全局感受野的注意力图；引入自适应空间特征融合模块ASFF解决YOLOv5模型中特征金字塔内部不一致性；将训练集输入到改进后的YOLOv5模型中得到最佳权重，最后验证集输入网络中，输出检测结果。本发明针对低端设备计算能力有限的情况，大幅度降低目标检测模型的参数量、计算成本，提升小目标检测的检测速度。

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

一类泽兰素查尔酮类化合物，制备方法及其应用

当前第 / 件

一种基于Transformer的轻量级语义分割方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_77)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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