摘要
本发明提供了一种基于可微分架构搜索的YOLO目标检测方法和系统,所述方法首先构建了候选操作集合。然后,基于YOLO的网络架构,设计了超网。随后,使用可微分架构搜索方法对超网进行预训练,交替优化网络权重与架构参数。最后,根据架构参数得到搜索后的子网,并引入坐标注意力机制,进一步提升模型性能。与手工设计方法不同,本发明通过自动化搜索神经网络架构,极大地减少了人工所需要的试验与经验,有更高的搜索效率与性能,能更快地找到适用于目标检测的高效YOLO改进模型。
技术关键词
多分支结构
注意力机制
搜索方法
坐标
网格
参数
Softmax函数
模块连接结构
神经网络架构
搜索模块
空洞
处理器
检测头
多尺度
系统为您推荐了相关专利信息
性能优化方法
片段着色器
地图
字段
绘制调用数量
矩阵
网络节点
状态空间模型
强化学习算法
注意力机制
无线传感器网络
节能方法
供水系统
传感器监测
时间序列特征
接收设备
定位导航方法
定位导航系统
信号接收单元
滑动平均滤波