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申请/专利权人：浪潮智能终端有限公司
摘要：本发明公开一种基于APAN‑YOLOv8网络结构的小目标检测方法，属于目标检测领域。本发明在标准YOLOv8网络结构上扩充一次上采样次数，以获取更多有利于小目标检测的浅层特征，同时移除不利于小目标检测的深度特征Detect头，改造后的网络结构为APAN‑YOLOv8；借鉴ReceptiveFiledBased思想和ASPP改进的Neck结构APAN，实现从低信息量数据中尽可能提取到更有影响力、辨识度的特征。
主权项：1.一种基于APAN-YOLOv8网络结构的小目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S01）、采集待检测区域的实时监测图像，将实时监测图像输入至APAN-YOLOv8网络的Backbone部分，Backbone部分对实时监测图像进行特征提取；S02）、APAN-YOLOv8网络的Neck部分舍弃其第21层，并额外增加一次上采样层，特征提取后的图像先重复2次逆卷积上采样并与相应尺度的浅层特征融合作为第一个单向FPN，具体而言分别为第10层与第6层特征融合、第13层与第4层特征融合，融合后的结果输入额外增加的上采样层，得到上采样结果并与第2层包含位置和细节信息的特征图谱进行融合，然后带入第18层的C2f2模块进行特征图谱尺度变换，第18层的结果输入第19层的CBL模块进行降维然后与第15层特征图谱进行融合，融合结果带入第21层的C2f2模块进行特征图谱尺度变换，第21层的结果输入第22层的CBL模块进行降维然后与第12层特征图谱进行融合，融合结果带入第24层的C2f2模块进行特征图谱尺度变换；S03）、在第18、21、24层3种尺度的特征图谱上进行检测，实现目标定位和分类解耦。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮智能终端有限公司 一种基于APAN-YOLOv8网络结构的小目标检测方法
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