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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明涉及智能监控技术领域，具体涉及一种用于监控视频香烟目标检测的卷积神经网络设计方法，对目标检测网络模型进行改进，得到小目标检测网络模型；使用小目标检测网络模型对数据集进行训练学习；采用全局通道剪枝算法对小目标检测网络模型进行全局通道剪枝；通过小目标检测模型对实际场景中的数据进行推理，得到带有目标类别检测信息的结果数据，本发明通过结合深度学习来解决原生的YOLO目标检测网络对进行改进，提高了YOLO网络模型对小目标的检测效果，降低人力资源和安全隐患，提高了的网络检测模型校测速度速度，有效节省GPU资源从而解决了现有香烟检测方法目标检测准确性不高的问题。
主权项：1.一种用于监控视频香烟目标检测的卷积神经网络设计方法，其特征在于，包括以下步骤：构建会议场景数据集；对目标检测网络模型进行改进，得到小目标检测网络模型；使用所述小目标检测网络模型对所述数据集进行训练学习；采用全局通道剪枝算法对学习后的所述小目标检测网络模型进行全局通道剪枝；通过剪枝后的所述小目标检测模型对实际场景中的数据进行推理，得到带有目标类别检测信息的结果数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种用于监控视频香烟目标检测的卷积神经网络设计方法
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