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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于PCRS‑YOLO网络的无人机航拍目标检测方法，包括如下步骤：步骤1、获取公开的无人机航拍图像数据集，并预处理；步骤2、配置模型训练环境；步骤3、构建PCRS‑YOLO网络模型；步骤4、将构建的PCRS‑YOLO网络模型加载至配置好的训练环境中，然后使用预先划分好的训练集和验证集对网络模型进行训练和验证；步骤5、将待检测的图像作为输入，通过训练并验证后的PCRS‑YOLO网络模型进行无人机航拍目标检测。该方法适用于无人机平台的小目标检测算法，解决复杂环境下小目标检测面临的误检、漏检、检测率低等问题，具有非常重要的现实意义。
主权项：1.一种基于PCRS-YOLO网络的无人机航拍目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取公开的无人机航拍图像数据集，并预处理；步骤2、配置模型训练环境；步骤3、构建PCRS-YOLO网络模型，所述PCRS-YOLO网络模型以YOLOv8模型为基础网络，所述YOLOv8模型中的颈部网络采用四尺度特征融合结构，所述颈部网络中引入CGAFusion特征融合模块，所述颈部网络中插入Rep-CPCA注意力机制模块，所述检测头网络中的检测头替换为共享部分参数检测头；步骤4、将构建的PCRS-YOLO网络模型加载至配置好的训练环境中，并修改网络模型的参数文件，使用预先划分好的训练集和验证集对网络模型进行训练和验证；步骤5、将待检测的图像作为输入，通过训练并验证后的PCRS-YOLO网络模型进行无人机航拍目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于PCRS-YOLO网络的无人机航拍目标检测方法
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