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申请/专利权人：南京工程学院
摘要：本发明公开了一种基于Focal‑EIOU的YOLOv4目标检测算法包括如下步骤：本发明训练过程采用了平滑标签以及余弦退火算法优化学习率，并基于CIOU的预测框损失函数存在的问题，采用Focal‑EIOU损失函数代替CIOU进行网络训练，能够加速收敛，使目标定位效果更好。利用迁移学习的思想，将训练分为两个阶段，分别是冻结阶段和解冻阶段，这一的训练方式有利于加快训练速度，也可以在训练初期防止权值被破坏。
主权项：1.一种基于Focal-EIOU的YOLOv4目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法包括以下步骤：S1，对样本标签进行平滑处理；S2，根据余弦退火算法优化学习率；S3，基于YOLOv4网络构建目标检测模型，采用Focal-EIOU替换原YOLOv4网络中的CIOU边界框损失函数；S4，利用迁移学习思想，将训练分为两个阶段，分别是冻结阶段和解冻阶段，进行网络训练；在网络训练时，采用的余弦退火学习率先模拟余弦函数快速下降，使目标检测模型迅速踏入局部最优点，保存局部最优点的模型；其次开启热重启，使学习率线性上升至一个较大值，以逃离当前的局部最优点，并寻找新的最优点；周期性重复上述过程以加速收敛。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工程学院 基于Focal-EIOU的YOLOv4目标检测方法
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