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申请/专利权人：河南工业大学
摘要：本发明公开了一种增强小目标特征的多尺度目标检测方法，具体涉及计算机视觉、图像处理和目标检测技术领域。所述方法包括以下步骤：采用一种改进的GAM‑C2f代替YOLOv8n中的C2f；设计一种新的特征金字塔池化结构SPPFAPGC模块，增强对目标车辆全局信息检测的准确性，提高特征图的丰富度；引入160×160尺寸大小的小目标检测头，实现局部特征与全局特征的融合，提高模型对远处小目标车辆的挖掘能力。最后采用WIOU损失函数，提升模型边界框回归性能和收敛速度。改进算法能够提高模型准确度、降低漏检率，在城市车辆检测中具有更好的性能。
主权项：1.一种增强小目标特征的多尺度目标检测方法，其特征在于包括如下步骤：S1：对所选的车辆数据集进行二次处理；S2：设计一种改进的GAM-C2f代替C2f，平衡模型的计算效率和准确性；S3：构造一种新的SPPFAPGC模块，增强模型对目标车辆检测的准确性，提高特征图的丰富度；S4：引入小目标检测层，加强对远处小目标车辆的检测能力，实现局部特征与全局特征的融合；S5：采用WIOU损失函数来替换CIoU，提升网络的边界框回归性能，提高模型的收敛速度和回归精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南工业大学 一种增强小目标特征的多尺度目标检测方法
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