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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLO模型的低分辨率小目标检测方法及系统，该方法包括收集低分辨率小目标图像并构建数据集；利用数据集图像低分辨率特性构建通道空间混合特征突出模块CSHM，将通道空间混合特征增强模块应用于YOLOv7tiny的主干网络和颈部网络连接处；进一步根据图像中小目标特性提出自适应交并比计算方法AIoU，构建隐式高效解耦头结构IEDH，将AIOU用作YOLOv7tiny中的交并比计算方法，并利用IEDH对其输出特征图进行解耦合；最后将所述低分辨率小目标图像输入至所述改进后的网络，获得低分辨率小目标检测结果；本发明能够以高精度实时检测低分辨率小目标。
主权项：1.一种基于改进YOLO模型的低分辨率小目标检测方法，其特征在于，包括：S1、构建带有标注的低分辨率小目标数据集；S2、构建通道空间混合特征突出模块CSHM；S3、将CSHM模块用于YOLOv7tiny主干网络与颈部网络连接处；S4、分别利用锡拉交并比SIoU和归一化高斯Wasserstein距离NWD计算交并比得分，并由此计算权衡系数ω；利用ω计算出最终交并比得分AIoU，并利用其权衡边界框损失函数；由一系列1×1卷积和3×3卷积构成隐式高效解耦头结构IEDH；S5、将最终交并比得分AIoU作为YOLOv7tiny中的交并比计算方法，并利用隐式高效解耦头IEDH对其输出特征图解耦，得到改进后的低分辨率小目标检测模型；S6、利用改进后的低分辨率小目标检测模型对低分辨率小目标图像进行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于改进YOLO模型的低分辨率小目标检测方法及系统
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