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申请/专利权人：武汉科技大学
摘要：本发明公开了一种基于在线学习的OL‑YoloV5船舶检测方法，包括步骤：S1、获取目标船舶数据并对获取到的目标船舶数据的基类样本数据集进行预处理；S2、基于应用环境预设船舶检测模型的训练参数；S3、基于步骤S2预设的船舶检测模型的训练参数，对步骤S1处理后的基类样本数据集进行训练，创建YoloV5船舶检测模型；S4、通过在线学习方法对步骤S3建立的YoloV5船舶检测模型进行修改，不断地学习新船舶样本特征，得到OL‑YoloV5船舶检测模型。本发明解决了只需采集少量的新船舶样本数据集，就能对新旧船舶数据集有着很好的检测效果，有效的缓解了难以采集海上船舶数据集的难点问题。
主权项：1.一种基于在线学习的OL-YoloV5船舶检测方法，其特征在于，包括步骤：S1、获取目标船舶数据并对获取到的目标船舶数据的基类样本数据集进行预处理；S2、基于应用环境预设船舶检测模型的训练参数；S3、基于步骤S2预设的船舶检测模型的训练参数，对步骤S1处理后的基类样本数据集进行训练，创建YoloV5船舶检测模型；S4、通过在线学习方法对步骤S3建立的YoloV5船舶检测模型进行修改，不断地学习新船舶样本特征，得到OL-YoloV5船舶检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉科技大学 一种基于在线学习的OL-YoloV5船舶检测方法
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