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申请/专利权人：中国人民解放军海军工程大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOX的无人机对水柱目标检测方法，包括以下检测步骤：建立水柱目标专有数据集；标注水柱图像；改进YOLOX网络结构；定义损失函数；训练水柱目标专有数据集；运用改进的YOLOX网络模型对水柱目标进行检测。本发明可应用于评估海上实弹射击训练中武器系统的射击效果；其减小模型的计算量、降低模型资源占用量同时保持较高的检测精度，满足无人机平台对于水柱目标检测模型的需求。
主权项：1.一种基于改进YOLOX的无人机对水柱目标检测方法，其特征在于：包括以下检测步骤：S1：建立水柱目标专有数据集；S2：标注水柱图像；S3：改进YOLOX网络结构；S4：定义损失函数；S5：训练水柱目标专有数据集；S6：运用改进的YOLOX网络模型对水柱目标进行检测；步骤S3中，对YOLOX网络结构进行改进的具体步骤如下：S3-1、利用Mobilenetv3中的三个有效特征层替换原来YOLOX主干网络CSPDarknet中对应的三个有效特征层；S3-2、使用深度可分离卷积代替网络中用到的普通卷积；步骤S4中，损失函数用来评估卷积神经网络中预测值与真实值的偏离程度，训练过程中采用FocalEIOULoss损失函数：LFocal-EIOU＝IOUγLEIOU 其中，LFocal-EIOU表示表示Focal-EIOU的损失函数，IOU表示交并比；γ为控制异常值抑制程度的参数；LEIOU表示EIOU的损失函数，LIOU表示预测框和真实框的重叠损失，Ldis表示预测框和真实框的中心距离损失，Lasp表示预测框和真实框的宽高损失；b表示预测框的中心点，bgt表示真实框的中心点，ρ.表示欧式距离，c表示覆盖预测框和真实框的最小外接框的对角线距离，w表示预测框的宽度，wgt表示真实框的宽度，h表示预测框的高度，hgt表示真实框的高度；Cw和Ch是覆盖预测框和真实框的最小外接框的宽度和高度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 一种基于改进YOLO X的无人机对水柱目标检测方法
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