摘要
本发明涉及一种密集小目标的机器视觉特征存留与识别方法及系统,该方法将获取到的包含密集小目标的原始图像输入改进的AMF‑YOLOv8模型中输出密集小目标结果图像;并通过模型改进实现机器视觉特征存留;所述的密集小目标结果图像包括各个小目标的预测框、类别信息和置信度;所述的改进的AMF‑YOLOv8模型以YOLOv8n为基准模型,包括主干网络、CS‑PANet颈部网络和Detect层;所述的系统用于实现上述方法。与现有技术相比,本发明优化了YOLOv8的不足使其在针对密集小目标的识别中更高效和准确。
技术关键词
视觉特征
识别方法
融合特征
Wasserstein距离度量
标签文件
图像
输出特征
网络
表达式
更新模型参数
颜色
交替方式
洗牌
样本
注意力机制
通道
识别系统
矩阵
数据
系统为您推荐了相关专利信息
语义识别方法
自然语言
语义识别装置
网络
掩码矩阵
动作识别方法
动作预测模型
球员
特征提取模型
图像
管道泄漏检测方法
静态特征
预测管道泄漏
融合特征
样本
轨迹
共享电动自行车
识别方法
运动学特征
地图匹配