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申请/专利权人：上海网达软件股份有限公司
摘要：本发明涉及图像处理和目标识别定位领域，尤其涉及一种基于YOLOv5改进的人体检测算法，包括：步骤S1，采集并预处理至少包括一个数据源，构建用于训练和验证的数据集；步骤S2，建立YOLOv5模型并进行结构性改进，引入动态蛇形卷积层替换选定的标准卷积层进行迭代，并将边界框回归损失函数从CIOU更换为WIOU损失函数，完成改进后的YOLOv5模型构建；步骤S3，将步骤S1中的数据集对步骤S2中改进的YOLOv5模型进行训练和验证，以实现对人体目标的精确检测和识别。本发明通过在主干网络中的卷积操作中引入动态蛇形卷积以学习累积形变偏移，提升模型在渔船甲板上这种背景环境复杂、前景特征不明显的场景下的人体检测精度，此外，将CIOU换为WIOU，提高模型的整体检测性能。
主权项：1.一种基于YOLOv5改进的人体检测算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集并预处理至少包括一个数据源，构建用于训练和验证的数据集；步骤S2，建立所述YOLOv5模型并进行结构性改进，对所述YOLOv5的主干网络进行修改，引入动态蛇形卷积层替换选定的标准卷积层进行迭代，并将边界框回归损失函数从CIOU更换为WIOU损失函数，完成改进后的所述YOLOv5模型构建；步骤S3，将步骤S1中的所述数据集对步骤S2中改进的所述YOLOv5模型进行训练和验证，以实现对人体目标的精确检测和识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海网达软件股份有限公司 一种基于YOLOv5改进的人体检测算法
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