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申请/专利权人：武汉纺织大学;湖北省俊智科技有限公司
申请日：2024-03-09
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118172595A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/40
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本发明公开了一种基于轻量化网络模型的服装品牌LOGO检测分类方法和系统。本发明提出一种轻量化服装品牌LOGO检测分类网络模型，服装品牌LOGO检测分类模型以YOLOv8n作为基准，针对YOLOv8n检测模型体积较大、参数较多等问题，采用GhostNet网络中的GhostConv来减少模型的参数量，减小模型体积；针对YOLOv8n模型对非刚性物体提取特征不理想等问题，引入DeformableConvNetsv2来提高模型提取服装图像特征的能力；针对传统目标检测损失函数性能不佳的问题，引入InnerEIoU损失函数提升网络模型边界框回归性能。
主权项：1.基于轻量化网络模型的服装品牌LOGO检测分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建服装品牌LOGO检测分类模型，所述装品牌LOGO检测分类模型以YOLOv8n作为基准，首先将YOLOv8中C2f模块中的Bottleneck中的普通卷积替换为GhostConv得到全新模块G-Bottleneck，然后将G-Bottleneck中的普通卷积替换为DCNv2结构得到GD-Bottleneck结构，并将C2f模块中的Bottleneck全部替换为GD-Bottleneck得到改进后的C2f-GD，最后用C2f-GD模块代替部分C2f模块得到服装品牌LOGO检测分类模型；步骤2，设计损失函数对服装品牌LOGO检测分类模型进行训练；步骤3，利用训练好的服装品牌LOGO检测分类模型实现服装品牌LOGO检测与分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉纺织大学;湖北省俊智科技有限公司 基于轻量化网络模型的服装品牌LOGO检测分类方法和系统
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