公开(公告)号：CN119323580A

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202411438726.3

申请日：2024-10-15

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李文杰 ,  叶学义 ,  韩卓 ,  杨梦豪

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/136 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv8的毫米波图像分割方法。本发明根据现有YOLOv8结构中采用原始的卷积核的参数共享问题，引入了RFCAConv模块，通过捕捉目标的空间位置信息为原始的卷积核添加空间注意力权重以提升特征能力的表达。并通过调整目标检测头，增加对小目标的特征的信息捕捉。本发明方法针对在原有的样本选择策略中，使用固定的超参数IoU阈值分配正负样本、而小目标样本导致IoU损失的剧烈变化的问题，采用了自适应阈值的标签分配策略，根据数据集的目标分布特征以动态调整阈值，优化正负样本的匹配过程。本发明对毫米波图像中对违禁品轮廓信息的利用，有利于工作人员对不同类别的违禁品更准确的识别。

公开(公告)号：CN116882485A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310873822.X

申请日：2023-07-17

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 叶学义 ,  杨梦豪 ,  曾懋胜 ,  李刚 ,  陈华华

IPC: G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06T11/00

Abstract: 本发明公开了一种基于功率谱损失的GAN类生成图像的优化方法，首先确定需要进行优化的生成图像对应的GAN类生成网络；计算生成图像的功率谱损失；将功率谱损失加入原有GAN类生成网络的对抗损失中，对原有GAN类生成网络进行再一次训练；最后通过再一次训练后的GAN类生成网络生成优化后的生成图像。本发明方法针对GAN类生成图像的二维功率谱曲线甚高频部分的上翘，仅在GAN类生成器原有的对抗损失中添加功率谱损失，而训练过程中其它因素都不变的条件下，不仅能在一定程度上优化生成图像的二维功率谱曲线，同时也能提高生成图像的质量。