基于改进YOLOv5模型的目标检测方法、装置、介质及电子设备

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正文
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基于改进YOLOv5模型的目标检测方法、装置、介质及电子设备
申请号:CN202510207993
申请日期:2025-02-25
公开号:CN120298655A
公开日期:2025-07-11
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于改进YOLOv5模型的目标检测方法、装置、介质及电子设备,涉及图像检测技术领域,其中方法包括在基本YOLOv5模型的主干网络添加CMH注意力机制的小目标检测层,得到改进YOLOv5模型;基于预先获取的样本数据集,采用感兴趣区域对齐池化方法以及最小点距离交并比损失函数对所述改进YOLOv5模型进行模型训练,得到目标检测模型;获取待目标检测的配网图像;采用所述目标检测模型对所述配网图像进行目标检测,得到与所述配网图像对应的目标检测结果。本申请的方法可以提高目标检测的准确度。
技术关键词
配网 感兴趣 池化方法 全局平均池化 注意力机制 通道 对齐方法 预测类别 网络 图像检测技术 标签 数据 电子设备 差值算法 样本 模块 传播算法 存储器
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