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申请/专利权人：成都数之联科技股份有限公司
摘要：本发明涉及图像处理和目标检测技术领域，公开了一种基于改进yolov5的深层多尺度目标检测方法，其包括步骤：采集不同尺度的缺陷样本，并对缺陷进行标注，得到样本数据；对所述样本数据进行随机划分，得到训练集、验证集和测试集；使用改进的yolov5算法进行训练，得到初版检测模型，所述改进的yolov5算法的backbone网络增加多个不同深度的卷积层，且在不同层之间建立连接，同层的特征图之间同时包含直接连接和跳跃连接；将所述初版检测模型带入产线测试运行，持续收集模型错判的价值样本，不断加入所述价值样本优化迭代模型，得到满足检测指标的终版模型，该方式能够增强模型对不同尺度目标的特征提取能力，提高小尺度缺陷目标的检测精度，解决误检和漏检的问题。
主权项：1.一种基于改进yolov5的深层多尺度目标检测方法，其特征在于，包括步骤：步骤1：采集不同尺度的缺陷样本，并对缺陷进行标注，得到样本数据；步骤2：对所述样本数据进行随机划分，得到训练集、验证集和测试集；步骤3：使用改进的yolov5算法进行训练，得到初版检测模型，所述改进的yolov5算法的backbone网络增加多个不同深度的卷积层，且在不同层之间建立连接，同层的特征图之间同时包含直接连接和跳跃连接；步骤4：将所述初版检测模型带入产线测试运行，持续收集模型错判的价值样本，不断加入所述价值样本优化迭代模型，得到满足检测指标的终版模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都数之联科技股份有限公司 一种基于改进yolov5的深层多尺度目标检测方法
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