一种基于三胞胎宽度神经网络的目标检测方法

本发明公开了一种基于三胞胎宽度神经网络的目标检测方法，包括：S1、图像预处理；S2、提取特征；S3、图像转化；S4、图像融合及数据增强；S5、YOLOV5模型训练及检测。本发明提供一种基于三胞胎宽度神经网络的目标检测方法，将宽度学习系统作为三胞胎神经网络的特征提取方式，三胞胎宽度系统作为训练数据模型的网络，再运用YOLOV5模型进行目标检测，以此克服现有目标检测技术中存在的易受背景噪声干扰、计算资源消耗大、推理时间久、系统响应速度慢等问题。