发明专利 已授权

一种基于GAN和YOLO-v5的目标分割检测方法

📄 申请号:CN202111092430.7 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2021-09-17
公开号
CN113744262B
公开日
2024-02-02
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

自动驾驶, 智能安防, 工业质检, 医学影像分析, 遥感图像分析

摘要

本发明公开了一种基于GAN和YOLO‑v5的目标分割检测方法,包括:获取目标检测数据集并标注目标真实框;筛选目标检测数据集中的图片,将符合训练要求的图片归为训练集,将不符合的采用GAN进行训练,直到符合训练要求后归为训练集;采用K‑NN算法对训练集中的图片进行分割;将分割后的图片输入YOLO‑v5模型进行训练,采用锚框融合算法获得最终预测框和所述最终预测框的置信度,并通过损失函数进行反向传播调节权重参数以获得最终训练模型。该方法可充分利用数据集,获得检测目标的全部信息,提高目标检测精度,具有较好的泛化能力。

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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: CN113744262B

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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

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