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申请/专利权人：苏州柏川数据科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于odc的小目标检测方法，所述方法包括：对采集的数据进行筛选后进行裁剪、标注、数据扩增。本发明的方法使用动态卷积的原理，引入最新的全维度动态卷积的方法，使得原本的静态卷积层拥有注意力的分配，以此可以显著提升卷积神经网络的准确性，同时不显著提高运算成本。全维度动态卷积赋予卷积核、卷积空间、输入通道、输出通道更为明智的分配机制；而在损失函数部分本案选择wiou损失函数替代了原本的ciou损失函数，在不使部署过程复杂化的情况下显著的提高了检测效果，这些改进为部署微小目标检测系统提供了坚实的基础。
主权项：1.一种基于odc的小目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：前往现场环境，实地现场采集小目标数据集，获取清晰、无遮挡、曝光程度较小的图像作为初始数据集，并将数据集按照416*416的像素大小进行裁剪，通过工具对数据集进行标注以及扩增；S2：优化YOLOv8模型，通过动态卷积的思想对YOLOv8引入全维度动态卷积，获得具有更为明智的卷积层注意力分配机制，并通过改进原模型损失函数以及模型训练获得训练权重文件；S3：将训练完成的权重文件作为默认选择，即将训练完成的权重文件保存到模型中，之后模型运行将基于训练好的权重文件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州柏川数据科技有限公司 一种基于odc的小目标检测方法
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