摘要
本发明公开一种跨品种目标检测方法、装置、设备及存储介质,方法包括获取对照品种的对照样本图像;将对照样本图像输入CycleGAN模型中,以生成目标品种特征的伪样本图像;获取基于YOLOv7架构的目标对照YOLOv7模型;获取目标品种的实际样本图像;基于伪样本图像以及实际样本图像确定目标样本图像;将目标样本图像输入目标对照YOLOv7模型,通过更新模型优化模型性能,从而获得适用于目标品种的目标YOLOv7模型。本方案通过对对照品种进行向目标品种的风格迁移,生成伪样本,在数据量受限的条件下提升了目标品种的检测效率和检测精度。
技术关键词
样本
图像获取模块
感知损失函数
杜洛克猪
聚类
电子设备
可读存储介质
数据
模型更新
存储器
处理器
指令
输入模块
计算机
机制
算法
风格
通道
输入端
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检查系统
合规性
随机森林模型
语义识别技术
分析单元
红外相机
扩展卡尔曼滤波算法
DBSCAN算法
融合策略
测量误差