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申请/专利权人：新疆农业大学
摘要：本发明涉及建筑领域和图像分割技术领域，尤其是一种基于YOLOv8框架的预埋件分割模型、方法和系统。本发明提出的基于YOLOv8框架的预埋件分割模型的构建方法，基于YOLOv8构建了自适应特征金字塔网络的预埋件分割模型，实现自适应特征融合。该预埋件分割模型可通过动态地生成不同尺度的特征金字塔，以适应不同大小的目标检测；通过学习权重参数，判断不同尺度特征的重要性和有效性，从而决定如何进行特征融合。这种自适应特征融合的方式确保了每个尺度的特征都能够帮助当前模型分割不同叠合板的预埋件，从而提高对金属接线盒、塑料接线盒和预埋孔洞等预埋件的特征细节的关注度，提高预埋件分割精度。
主权项：1.一种基于YOLOv8框架的预埋件分割模型的构建方法，其特征在于，首先构建基础模型和标注样本，标注样本为标注有预埋件检测信息的实体图像，预埋件检测信息包括预埋件位置和类别；然后令基础模型在标注样本上进行机器学习，获取收敛后的基础模型作为预埋件分割模型；基础模型在YOLOv8模型的基础上对颈部网络进行改进，基础模型的颈部网络包括：第一支路、第二支路和第三支路；第一支路包括顺序连接的第六卷积网络、第一GAT网络、第五C2f模块、第二GAT网络和第六C2f模块；第二支路包括顺序连接的第七卷积网络、第三GAT网络、第七C2f模块、第四GAT网络和第八C2f模块；第三支路包括顺序连接的第八卷积网络、第五GAT网络和第九C2f模块；第六卷积网络的输出还连接第三GAT网络的输入，第七卷积网络的输出还连接第一GAT网络的输入；第七C2f模块的输出还分别连接第二GAT网络的输入和第五GAT网络的输入，第五C2f模块的输出还分别连接第四GAT网络的输入和第五GAT网络的输入，第八卷积网络的输出还分别连接第二GAT网络的输入和第四GAT网络的输入。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新疆农业大学 一种基于YOLOv8框架的预埋件分割模型、方法和系统
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