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申请/专利权人：哈尔滨师范大学
摘要：本发明涉及足球比赛目标检测方法领域，所述方法提出了一种YOLOv5n_3Att_BiFPN模型，通过将YOLOv5n融合三重注意力机制，显著增强了其对局部细节的表征能力，使得检测的精度得到明显提高，特别是在小目标如足球的识别方面，此外，提出的加权双向特征金字塔网络结构有效地融合了不同尺度和深度的特征信息，进一步丰富了模型的特征表示能力，使其能够更准确地捕捉目标在不同尺度下的特征。
主权项：1.一种足球比赛目标检测方法，所述方法通过YOLOv5n_3Att_BiFPN模型实现，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，将原始输入图像转化为多层特征图，通过所述模型的主干网络backbone进行特征提取，且在主干网络backbone中引入三重注意力机制；步骤S2，通过所述模型的特征增强网络基于BiFPN来融合步骤S1获取的多尺度特征；步骤S3，通过所述模型的检测头head整合步骤S2提取的特征，并输出最终的检测信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨师范大学 一种足球比赛目标检测方法
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