发明专利已授权

基于语义增强和高斯损失的小目标检测方法

📄 申请号：CN202310532596.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-05-12

公开号

CN116524274B

公开日

2025-09-05

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

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_82 , G06V10_20 , G06V10_44 , G06V10_80 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 , G06T7_73 ,

技术画像

所属领域

计算机视觉计算机视觉目标检测深度学习

应用场景

智慧安防, 智能交通, 工业质检, 遥感监测, 自动驾驶

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摘要

一种基于语义增强和高斯损失的小目标检测方法，包括：1)将训练集中的图像进行图像预处理操作，包括等比缩放、区域填充、仿射变换和mosaic数据增强；2)经过处理后的图像之后被输入到Darknet‑53特征提取网络，随着骨干网络的深入，依次输出三个尺度的特征图；3)三个特征图随后进入改进后的FPN网络，其由本实例提出的语义增强融合模块构成；4)经过特征融合的特征图进入Head直接预测目标的类别和预测框位置(cx,cy,w,h)；5)通过高斯Wasserstein距离损失函数对预测框结果进行评估，并训练模型。

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

四硫钴酸镍/氢氧化钴纳米片阵列结构复合材料及其制备与应用

当前第 / 件

一种基于细粒度注意力的医学影像报告生成方法

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