基于类内类间相关性的YOLOv5神经网络改进方法.pdfVIP

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2023-05-15 发布于北京
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基于类内类间相关性的YOLOv5神经网络改进方法.pdf

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本发明提供了基于类内类间相关性的YOLOv5神经网络改进方法，包括如下步骤：通过YOLOv5网络模型得到特征图和预测框，再根据输入图像、特征图和预测框计算目标光谱信息和梯度信息；利用全连接网络从目标光谱和梯度信息中抽象目标本质特征并将其表示为一个向量；通过计算两个向量之间的距离测度表征不同目标特征之间的差异；结合YOLOv5损失函数，构建基于类内类间测度差异的损失函数训练网络模型，迫使网络学习能够学习有利于区分不同目标的普适性特征。本发明在网络原损失函数的基础上加入基于类内类间相关性的损失函数来

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114708488 A (43)申请公布日 2022.07.05 (21)申请号 202210446348.8 G06K 9/62 (2022.01)