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申请/专利权人：盐城师范学院
摘要：本发明公开了一种基于SENet注意力机制与迁移学习的海滨湿地丹顶鹤检测方法，步骤包括：收集高质量的丹顶鹤图像数据；对收集到的丹顶鹤数据进行数据标记；利用公开鸟类数据集CUB‑200‑2011对YOLOv63.0基础检测模型进行预训练；将SENe注意力机制嵌入进YOLOv63.0主干网络部分的最后一层，得到改进YOLOv63.0检测模型；将预训练得到的模型权重迁移到改进YOLOv63.0检测模型；使用海滨湿地丹顶鹤图像数据集对迁移学习后的改进YOLOv63.0检测模型进行训练，得到海滨湿地丹顶鹤检测模型；将需要检测的鸟类图片输入到海滨湿地丹顶鹤检测模型进行检测，得到检测结果。本发明有效提高了海滨湿地丹顶鹤识别的准确率。
主权项：1.一种基于SENet注意力机制与迁移学习的海滨湿地丹顶鹤检测方法，其特征在于，所述的目标检测方法包括以下步骤：步骤1，收集高质量丹顶鹤图像数据，构建海滨湿地丹顶鹤图像集；步骤2，对构建好的海滨湿地丹顶鹤图像集进行筛选并进行标注，得到海滨湿地丹顶鹤图像数据集标注信息；步骤3，利用包含分类数据的公开鸟类数据集CUB-200-2011对YOLOv63.0基础检测模型进行Pre-train操作，得到模型权重；步骤4，将SENe注意力机制嵌入进YOLOv63.0主干网络部分的最后一层，得到改进YOLOv63.0检测模型；步骤5，将步骤3中得到的模型权重迁移到步骤4中改进YOLOv63.0检测模型，完成迁移学习；步骤6，使用海滨湿地丹顶鹤图像数据集对步骤5中完成迁移学习后的改进YOLOv63.0检测模型进行训练，完成海滨湿地丹顶鹤检测模型的构建；步骤7，将需要检测的鸟类图片输入到海滨湿地丹顶鹤检测模型中进行检测，得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 盐城师范学院 一种基于SENet注意力机制与迁移学习的海滨湿地丹顶鹤检测方法
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