一种基于改进YOLOX的海面多目标检测方法

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一种基于改进YOLOX的海面多目标检测方法
申请号:CN202411526982
申请日期:2024-10-30
公开号:CN119251590A
公开日期:2025-01-03
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于改进YOLOX的海面多目标检测方法,步骤S1、首先对海洋类相关网页进行监控,再通过BeautifulSoup技术不断的获取网页的html标签中海面物体图片,用来构建数据集;将VOC格式的数据集按81:9:10比例划分为训练集、验证集和测试集;构建出改进YOLOX‑S算法模型,分为Backbone、Neck、Head和Loss四个部分,把训练集图片数据输入算法模型中进行计算;将测试集中的带入训练后得到的模型得到预测结果。在Backbone网络添加ECA模块;在Neck网络用ASFF结构替换特征金字塔;在Loss计算中使用Alpha‑IoU改进原IoU区域计算方法;用VariFocalLoss损失替换原二元交叉熵损失;通过对YOLOX‑S模型的改进,使得模型在满足精准率的前提下能更快的得出结果并且在遮挡物和细小特征的处理得到了提升。
技术关键词
特征金字塔 算法模型 物体 图片 特征点 区域计算方法 训练集 模块 数据 上采样 格式 标签 海洋 计算中心 残差网络 注意力机制 样本
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