发明专利已授权

一种YOLOv8部分卷积网络目标检测方法

📄 申请号：CN202311111291.7 📄 发布日：2026/07/22

著录项目信息

申请日

2023-08-31

公开号

CN117173395B

公开日

2026-05-26

申请人

淮安大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_25

IPC 分类号

G06V10_25 , G06N3_0464 , G06V10_82 , G06V10_44 , G06N3_08 , G06N3_082 , G06N3_045 , G06V10_80 ,

技术画像

所属领域

目标检测目标检测深度学习卷积神经网络

应用场景

智能安防, 工业视觉检测, 自动驾驶, 智慧城市, 无人机巡检

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摘要

本发明公开了一种YOLOv8部分卷积网络目标检测方法，包括以下步骤：选择MS COCO 2017数据集；构建基于YOLOv8的特征提取网络，将YOLOv8模型主干网络替换成部分卷积网络FasterNet，对初始目标图片进行特征提取；在YOLOv8模型的主干网外的c2f模块中添加BiFormer注意力模块，对提取出的特征进行提纯；确定参与区域，应用token‑to‑token的注意力以捕捉输入张量中的关键信息；将CIoU损失函数替换为Wise‑IoU损失函数，完成初试目标检测模型的构建；利用新的数据集对初始目标检测模型进行训练，得到最终目标检测模型；利用最终目标检测模型对待检测的图像进行目标检测，并对该模型的性能进行评估；本发明降低了目标检测模型的参数量、浮点数，在提升目标检测速度的同时保证了精度。

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

一种基于改进YOLOv8的图像目标检测方法及系统

当前第 / 件

一种基于SVM的IGBT芯片焊接层空洞定位方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_25)

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

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：37 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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