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申请/专利权人：北京豪末科技有限公司
摘要：本申请公开了一种低空无人机目标检测模型训练方法及装置，将地面目标特征数据集输入到YOLOv8的Backbone网络中进行特征提取，得到多层小目标低级特征图；将多层小目标低级特征图输入到MBConv模块中进行强化处理，得到强化后的小目标特征图；将强化后的小目标特征图输入到YOLOv8的Neck网络中进行多尺度特征检测，得到多尺度特征；采用SSFF模块和TFE模块融合多尺度特征的局部特征和全局特征，得到融合特征；将融合特征输入到YOLOv8的Head网络中进行分类预测，得到目标检测模型。本申请利用改进后的YOLOv8训练出来的低空无人机目标检测模型提高了目标检测的性能和准确度。
主权项：1.一种低空无人机目标检测模型训练方法，其特征在于，包括：步骤1：获取地面目标特征数据集；步骤2：将所述地面目标特征数据集输入到YOLOv8的Backbone网络中进行特征提取，得到多层小目标低级特征图；所述Backbone网络中的每个C2f层中均添加了注意力机制；步骤3：将多层所述小目标低级特征图输入到MBConv模块中进行强化处理，得到强化后的小目标特征图；所述MBConv模块带深度可分离卷积；步骤4：将强化后的所述小目标特征图输入到YOLOv8的Neck网络中进行多尺度特征检测，得到多尺度特征；所述Neck网络中添加有一层小目标检测层；步骤5：采用SSFF模块和TFE模块融合所述多尺度特征的局部特征和全局特征，得到融合特征；所述SSFF模块和所述TFE模块融合在所述Neck网络的特征融合网络中；步骤6：将所述融合特征输入到YOLOv8的Head网络中进行分类预测，得到目标检测模型；所述Head网络中包括可变形卷积的DynamicHead模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京豪末科技有限公司 一种低空无人机目标检测模型训练方法及装置
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