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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明公开了一种基于结构优化与特征融合的轻量级网络目标检测方法，包括：获取目标图像数据集；设计轻量化特征提取网络MobileNetv3和优化的C2f模块，并引入注意力机制和新的激活函数H‑swish，构建基于结构优化与特征融合的轻量级网络的目标检测模型；利用公开数据集和所述目标图像数据集对所述目标检测模型进行训练和验证，获得训练后的目标检测模型；对待处理的目标图像作为训练后的目标检测模型的输入，对所述待处理的目标图像进行识别和定位，得到待处理的目标图像的目标检测结果。本发明解决了目标检测算法在边缘端因算力资源受限导致目标检测精度低的问题，实现对更小的目标物进行识别，提升模型的整体检测精度。
主权项：1.一种基于结构优化与特征融合的轻量级网络目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取目标图像数据集；设计轻量化特征提取网络MobileNetv3和优化的C2f模块，并引入注意力机制和新的激活函数H-swish，构建基于结构优化与特征融合的轻量级网络的目标检测模型；利用公开数据集和所述目标图像数据集对所述目标检测模型进行训练和验证，获得训练后的目标检测模型；对待处理的目标图像作为训练后的目标检测模型的输入，对所述待处理的目标图像进行识别和定位，得到待处理的目标图像的目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 一种基于结构优化与特征融合的轻量级网络目标检测方法
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