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申请/专利权人：南京信息工程大学

摘要：本发明公开了一种基于YOLOX和分类回归损失目标识别方法，S1、获取待检测目标的相关高质量图像；S2、对高质量图像中的目标进行标注；S3、将数据集划分为训练数据集和验证数据集；S4、将损失函数中的回归损失函数进行分类处理，得到最终的损失函数；S5、将最终的损失函数应用于YOLOX目标检测算法中；S6、将训练数据集输入到目标检测算法中进行训练；S7、达到预设训练次数后，取训练的最后3次模型在测试数据集上进行分析，得到最优目标检测算法模型；S8、将最优目标检测算法模型用于识别待检测图像。本发明能够增加回归效果较差的检测框的损失值，让模型更加关注回归效果较差样本，从而提高目标检测任务的精度。

主权项：1.一种基于YOLOX和分类回归损失目标识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、获取待检测目标的相关高质量图像；S2、对高质量图像中的目标进行标注，形成VOC数据集；S3、将数据集划分为训练数据集和验证数据集；S4、将损失函数中的回归损失函数进行分类处理，得到最终的损失函数；S5、将最终的损失函数应用于YOLOX目标检测算法中；S6、将训练数据集输入到目标检测算法中进行训练；S7、达到预设训练次数后，取训练的最后3次模型在测试数据集上进行分析，得到最优目标检测算法模型；S8、将最优目标检测算法模型用于识别待检测图像；S4中，对回归损失函数进行分类处理，分类依据如下：YOLOX中损失函数公式为：Loss＝lcls+liou+lconf1,其中，lcls为分类损失，liou为回归损失，lconf为置信度损失；回归损失的计算公式为：当iou较小时，利用回归函数公式：liou＝-logiou4；当iou较大时，利用回归函数公式：liou＝1-iou22；iou是预测框与真实框之间的交集面积除以并集面积，计算公式为： 对回归损失函数进行分类处理，具体分类流程如下：S41、求liou＝-logiou与1-iou2的交点横坐标iouk；S42、当iou的值小于iouk时，回归损失函数采用liou＝-logiou，当iou的值大于等于iouk时，回归损失函数采用liou＝1-iou2；S43、得到最终的回归损失函数，并应用于算法模型中。

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百度查询： 南京信息工程大学 基于YOLOX和分类回归损失目标识别方法