摘要
本发明提供了计算机视觉技术领域的一种基于YOLOV8n的描金漆绘主题检测方法及系统,方法包括:步骤S1、获取大量的历史描金漆绘图像构建数据集,将数据集划分为训练集、验证集、测试集;步骤S2、创建描金漆绘主题检测模型,设定损失函数;步骤S3、设定训练参数,通过训练集以及训练参数对描金漆绘主题检测模型进行训练;步骤S4、依次通过验证集以及测试集,对训练后的描金漆绘主题检测模型进行验证和测试;步骤S5、对测试通过的描金漆绘主题检测模型进行部署,通过部署的描金漆绘主题检测模型进行描金漆绘主题检测。本发明的优点在于:极大的提升了描金漆绘主题检测的准确性。
技术关键词
主题检测方法
训练集
检测头
检测模型训练
融合特征
网络
多尺度
数据
图像
测试模块
参数
计算机视觉技术
动态
饱和度
字画
焦点
指标
精度
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长短期记忆网络
生成全局热力图
时间序列图像
解释技术
注意力机制
表面缺陷检测方法
金属表面缺陷
卷积模块
可变卷积神经网络
图像