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申请/专利权人：西安科技大学
摘要：本发明属于目标检测方法技术领域，公开了基于自抗扰卷积的小目标检测优化方法，包括：步骤1、设计自抗扰卷积模块，利用二次中心差分提取小目标特征，结合香草卷积表征有效背景信息；步骤2、在YOLOv8主干网络中构建特征提取选择器，通过激活策略函数约束差分运算，从而均衡目标特征与背景信息；步骤3、用特征提取选择器和自抗扰卷积分别改进YOLOv8主干网络和颈部结构的特征融合网络，得到优化方法。本发明方法解决了现有小目标检测方法存在的目标受背景信息干扰大、采样过程特征易丢失的问题。
主权项：1.基于自抗扰卷积的小目标检测优化方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、设计自抗扰卷积模块，利用二次中心差分提取小目标特征，结合香草卷积表征有效背景信息；步骤2、在YOLOv8主干网络中构建特征提取选择器，通过激活策略函数约束差分运算，从而均衡目标特征与背景信息；步骤3、利用特征提取选择器和自抗扰卷积分别改进YOLOv8主干网络和颈部结构的特征融合网络，得到优化方法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安科技大学 基于自抗扰卷积的小目标检测优化方法
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