发明专利已授权

一种改进损失函数的YOLOv4目标检测算法

📄 申请号：CN202210007089.9 📄 发布日：2026/07/03

著录项目信息

申请日

2022-01-05

公开号

CN114463718A

公开日

2022-05-10

申请人

西安电子科技大学; 陕西理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_58

IPC 分类号

G06V20_58 , G06V10_44 , G06V10_764 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

目标检测算法目标检测深度学习计算机视觉目标检测算法

应用场景

智能安防监控, 自动驾驶感知, 工业视觉检测, 遥感图像分析, 人机交互

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摘要

本发明提出了一种改进损失函数的YOLOv4目标检测算法，对标准YOLOv4模型中位置回归损失函数CIoU_Loss进行改进，提出了新型损失函数SCIoU，将其嵌入YOLOv4中，获得了性能提升；首先下载当前目标检测领域通用数据集tt100k与LISA，并进行数据增强；其次使用标准YOLOv4网络对两个增强后的通用数据集进行训练并检测其性能；然后针对标准YOLOv4模型中位置回归损失函数CIoU_Loss，提出一种改进损失函数SCIoU，并将其嵌入YOLOv4模型进行训练；最后对比标准YOLOv4算法，分析测试结果；本发明提出基于SCIoU改进的YOLOv4算法，包含改进长宽比度量指标vs，并以Sigmoid函数代替arctan函数；将其嵌入YOLOv4中，获得了性能提升，该模型没有引入更多计算量，实时性不受影响，本发明改进的YOLOv4算法鲁棒性较好，可用于多个数据集的性能提升。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114463718A

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

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图1

图2

图3

法律状态时间线

一种跨层融合改进的YOLOv4道路目标识别算法

当前第 / 件

一种基于Shape-GIoU改进的聚类算法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_58)

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