公开(公告)号：CN114005020A

公开(公告)日：2022-02-01

申请号：CN202111303025.5

申请日：2021-11-05

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 李欣欣 ,  刘作军 ,  张杰 ,  杨鹏 ,  李安吉

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/22 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于M3‑YOLOv5的指定移动目标检测方法，将YOLOv5的骨干网络替换为原始MobileNetV3算法网络的去除最后的平均池化层和两个逐点卷积层的部分，并添加了上采样模块。将YOLOv5的瓶颈网络中的与输出端最近的3个CBL模块替换为1个PDP_1模块和2个PDP_2模块。本发明将YOLOv5目标检测算法与MobileNetV3检测算法相结合，改进简便，构建出检测速度快、检测精度高的网络模型。本发明在保留检测精度的同时提高了检测速度，更适用于指定移动目标的检测。

公开(公告)号：CN114005020B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202111303025.5

申请日：2021-11-05

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 李欣欣 ,  刘作军 ,  张杰 ,  杨鹏 ,  李安吉

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/22 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于M3‑YOLOv5的指定移动目标检测方法，将YOLOv5的骨干网络替换为原始MobileNetV3算法网络的去除最后的平均池化层和两个逐点卷积层的部分，并添加了上采样模块。将YOLOv5的瓶颈网络中的与输出端最近的3个CBL模块替换为1个PDP_1模块和2个PDP_2模块。本发明将YOLOv5目标检测算法与MobileNetV3检测算法相结合，改进简便，构建出检测速度快、检测精度高的网络模型。本发明在保留检测精度的同时提高了检测速度，更适用于指定移动目标的检测。