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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明提出了一种基于NAM和YOLOv3的目标检测方法，使得平均检测精度得到提升。基于注意力机制的YOLOv3模型侧重增强图像中的重点空间和通道，抑制空间或通道中不显著特征，保证了网络学习性能。首先选择目标检测领域公开PASCALVOC数据集；其次，构建YOLOv3模型，将上述数据集传入模型训练，使用Adam算法和StepLR学习率调整策略，评价模型性能；再者，训练嵌入NAM注意力机制的YOLOv3模型，同时完成性能评估；最后，与经典YOLOv3模型比较，分析测试结果。本发明提出了基于NAM和YOLOv3的目标检测方法，相比YOLOv3模型，在通用数据集上提升了平均检测精度，更适用于多个物体未全部检测时的情况。此外，该嵌入模块也能够融入其余模型中用于对比实验，具有较好的适用性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于NAM和YOLOv3的目标检测方法，实际步骤如下：步骤一：下载目标检测领域公开的PASCALVOC数据集，保证与该领域通用数据集保持一致，实现达到对比效果，检测本发明方法性能。步骤二：构建YOLOv3网络模型，将步骤一的数据集传入模型，训练YOLOv3网络得到权重文件W，评价模型性能，做好对比参照资料。步骤三：以NAMNormalization-basedAttentionModule注意力机制为基础，重建YOLOv3网络体系，将步骤一的数据集传入重建模型完成训练，检测性能。步骤四：对比经典的YOLOv3模型，分析测试结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于NAM和YOLOv3的目标检测方法
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