公开(公告)号：CN119478351A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411511793.3

申请日：2024-10-28

Applicant: 上海师范大学

Inventor： 安康 ,  韩建姣 ,  张会 ,  宋亚庆 ,  刘翔鹏 ,  徐效农

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于改进的YOLOv8‑DES模型进行目标检测的方法，属于目标检测技术领域，包括如下步骤：步骤1：将图像划分为训练集和测试集；步骤2：融合双卷积模块和高效多尺度注意力机制模块形成改进的模型；步骤3：进行前向传播提取图像特征；步骤4：采用损失函数计算训练集图像的损失值；步骤5：从模型的最后一层依次往前反向传播，修改网络权值，最小化损失函数；步骤6：判断模型训练是否完成，若是进入步骤7，若否则返回步骤3；步骤7：进行前向传播提取图像特征；步骤8：对图像特征进行后处理；步骤9：输出带有检测框和置信度的测试图片。本发明提高了模型复杂场景下目标检测的处理效率，减少模型训练时的样本类别数量。