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申请/专利权人：海南大学
摘要：本发明涉及一种面向视觉图像的MSD‑YOLOv4船舶实时检测网络及方法。本发明的方案尤其适用于内河港口、大型码头等场景的船舶实时检测。所述网络包括四个模块：主干特征提取模块M3Darknet‑53、多尺度特征提取模块SPP、加强特征提取模块SPANet和检测模块YOLODetect。主干特征提取模块M3Darknet‑53通过三普通卷积Conv×3与多尺度特征提取模块SPP相连；多尺度特征提取模块SPP通过拼接加三普通卷积Contact+Conv×3与加强特征提取模块SPANet相连；加强特征提取模块SPANet与检测模块YOLODetect直接相连。本发明的优势在于，简化了网络结构并提高了检测速度；使用深度可分离卷积代替网络中的某些普通卷积，减少了模型参数，进一步提高了检测速度；添加了通道注意力单元使检测过程聚焦于船舶目标，提高了检测准确性。
主权项：1.面向视觉图像的MSD-YOLOv4船舶实时检测网络，其特征在于，包括：主干特征提取模块M3Darknet-53、多尺度特征提取模块SPP、加强特征提取模块SPANet和检测模块YOLODetect；所述主干特征提取模块M3Darknet-53通过三普通卷积Conv×3与所述多尺度特征提取模块SPP相连；所述多尺度特征提取模块SPP通过拼接加三普通卷积Contact+Conv×3与所述加强特征提取模块SPANet相连；所述加强特征提取模块SPANet与检测模块YOLODetect直接相连。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 面向视觉图像的MSD-YOLOv4船舶实时检测网络及方法
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