发明专利已授权

一种基于Shape-GIoU改进的聚类算法

📄 申请号：CN202210007090.1 📄 发布日：2026/07/03

著录项目信息

申请日

2022-01-05

公开号

CN114494756B

公开日

2025-05-23

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

G06V10_762

IPC 分类号

G06V10_762 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06V40_16 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

聚类算法人工智能算法图像识别目标检测聚类算法

应用场景

目标检测, 计算机视觉, 智能安防, 自动驾驶, 工业视觉检测

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摘要

本发明提出了一种基于Shape‑GIoU改进的聚类算法，弥补了原始GIoU中会退化为IoU的问题，通过引入一个比例系数λ/β，将两框宽高比的影响引入公式，可以解决GIoU会退化的问题，考虑了两框非覆盖面积以及宽高比的影响，使YOLOv4算法的检测性能有了部分提升；首先构建数据集并对样本数据预处理；其次将提出的Shape‑GIoU方法引入到K‑means++聚类方法中，然后将所得anchor值对原版YOLOv4算法的cfg文件中的anchor进行替换；最后对比使用K‑means++聚类方法的YOLOv4算法模型，分析测试结果；本发明提出的基于Shape‑GIoU改进的聚类算法相比K‑means++聚类算法，可以解决GIoU会退化的问题，考虑了非覆盖面积以及宽高比的影响，提升了YOLOv4算法模型的检测精度和召回率；另外本发明方法仍然能够在其他经典算法模型结合使用，并提升算法模型的检测性能。

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

一种改进损失函数的YOLOv4目标检测算法

当前第 / 件

一种基于激活函数的改进YOLOv4车辆行人检测算法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_762)

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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