龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：西安电子科技大学;陕西理工大学
摘要：本发明提出了一种基于EIoU改进的YOLOv3算法，主要解决现有算法中由于重叠率、尺度及长宽比导致的基于IoU的损失LIoU计算不准从而影响检测性能的问题。首先下载当前目标检测领域通用数据集；其次重建现有算法YOLOv3网络模型并用备好的数据集进行训练，检测其性能；然后将基于EIoU的损失函数LEIoU嵌入YOLOv3算法模型中进行训练并作性能评价；最后对比经典的YOLOv3算法，分析测试结果。本发明提出的基于EIoU改进的YOLOv3算法，相比经典的YOLOv3算法，提高了平均准确率，且更适用于同一区域中有多个物体重叠时的情况，另外该模块也没有引入更多的计算量，与原模型相比，实时性没有受到影响。该模块仍然能够嵌入其他经典算法模型中做对比测试，更具适用性，且鲁棒性更好。
主权项：1.一种基于EIoU改进的YOLOv3算法，包含以下步骤：步骤一：下载当前目标检测领域通用数据集COCO数据集，保证与该领域通用数据集保持一致，以达到比对效果，检测本发明方法性能；步骤二：重建YOLOv3网络体系，并以步骤一中所选取的数据集为基础，训练YOLOv3网络，输出权重文件Q，检测其性能，并做好对比资料；步骤三：针对当前基于IoU的损失LIoU在预选框被目标框完全包裹情况下无法进行梯度回传的不足，提出改进版的基于EIoU表示的损失函数LEIoU，并将其嵌入算法模型，进行训练检测其性能；步骤四：对比经典的YOLOv3算法，分析测试结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 陕西理工大学 一种基于EIoU改进的YOLOv3算法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号