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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明要解决的难题是基于改进YOLOv5框架的检测速度，为克服现有的技术缺陷，发明了一种基于改进YOLOv5框架的快速轻量检测方法。该方法包括下列顺序的步骤：1获取极地冰情图像并对极地冰情图像进行标注，获得极地冰情数据集，将极地冰情数据集划分为训练集和测试集；2改进YOLOv5损失函数；3对YOLOv5网络模型进行改进，得到改进的YOLOv5网络模型；4将训练集输入改进的YOLOv5网络模型中，对于改进的损失函数以及网络模型分别训练；5对于最终的YOLOv5框架进行评价和测试。进而提升小冰层检测的准确性。此外，该方法的步骤明了，易于实施，有广泛的应用前景。
主权项：1.一种基于改进YOLOv5框架的快速轻量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取极地冰情图像并对所述极地冰情图像进行标注，获得极地冰情数据集；同时，将所述极地冰情数据集划分为训练集和测试集；步骤2：改进YOLOv5损失函数BCELoss；步骤3：对YOLOv5网络模型Y进行改进，得到改进的YOLOv5网络模型Yout；步骤4：将训练集输入改进的YOLOv5网络模型中，分别对于改进的损失函数以及网络模型训练；步骤5：对于最终的YOLOv5算法进行评价和测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于改进YOLOv5算法的快速轻量检测方法
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