一种基于深度强化学习的目标检测方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的目标检测方法，涉及计算机视觉技术领域。包括：获取采样视频；根据采样视频获取采样图像，得到图像样本集；构建粗检测器模型，对得到的图像样本集进行粗检测，得到粗检测后图像样本集的检测结果；根据深度神经网络构建强化学习智能体，通过马尔科夫决策过程训练强化学习智能体；利用YOLOv5模型对训练后的强化学习智能体进行目标检测。本发明解决了传统目标检测方法中对于小目标和多目标的漏检问题，利用本发明的方法能够提升目标检测的智能程度和检测精度。