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公开(公告)号:CN117789002A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311812771.6
申请日:2023-12-26
申请人: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
IPC分类号: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06V10/766
摘要: 本发明公开了一种基于YOLOv5s网络模型改进的多目标检测方法,利用Backbone骨干网络抽取所检测目标图像的特征信息,而后,将全局上下文模块引入到骨干网络后端,获取所检测目标图像的全局相关性特征信息,关联整个图像的所有区域信息。接着,经过Neck颈部模块进一步获取特征图信息,在颈部模块C3后面融入提出的自适应权值分配模块,将由全局上下文模块后获取的特征图信息送入到自适应权值分配模块中,得到所检测目标的关键特征信息,进而获取预测特征信息;最后,将预测信息通过基于改进的损失函数的预测网络模型得到目标的属性标签,得到所属目标的检测效果,提升了多目标检测准确度,增强了检测效果。
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公开(公告)号:CN117523582A
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202311545939.1
申请日:2023-11-17
申请人: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
IPC分类号: G06V30/19 , G06V30/162 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要: 本发明公开了一种可微分二值化文本检测模型的训练方法及装置、可微分二值化文本检测模型、文本检测方法、设备及介质,训练方法包括:将文本图像训练数据输入待训练模型获取基本特征图并进行预测,获取概率图和阈值图并进行可微分二值化处理获取初始近似二值图;将初始近似二值图进行Full卷积处理获取近似二值图;基于近似二值图获得预测结果;根据预测结果与文本图像训练数据计算待训练模型的损失函数;根据损失函数调整待训练模型,获得可微分二值化文本检测模型;其中,损失函数对应的监督信号根据文本图像训练数据确定。本发明采用人工标注后的文本区域作为监督训练数据,能够获得更好的文本检测模型,从而提升文本检测精度。
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