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本发明属于机器视觉领域，具体涉及一种基于改进FasterRCNN算法的目标识别检测方法、系统及其对应的计算机设备。本发明在现有FasterRCNN算法基础上，保留VGG‑16作为骨干网络，在骨干网络后增加CBAM注意力机制，重叠度计算使用候选框与真实标准的DIoU代替IoU。在分类回归阶段采用多任务损失函数，分类损失函数采用Focal损失代替多元交叉熵损失，回归损失函数采用DIoU算是代替SmoothL1损失。并基于梯度方差对损失函数进行权重自适应调整。训练出的目标识别检测模型可以用于对输
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117893739A
(43)申请公布日2024.04.16
(21)申请号202410080999.9G06V10/774(2022.01)
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