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摘要：本发明公开了一种基于跨阶段局部网络的轻量化目标检测方法与装置，通过使用BRA‑ELAN模块替换YOLOv7中原有的ELAN模块，提高了对小目标的检测效果；通过使用DCNv3‑ELAN模块替换YOLOv7中原有的ELAN模块，提高了对变形目标的检测性能；此外，使用VoV‑GSDSBCSP模块替换YOLOv7的ELAN‑H模块，在保证YOLOv7的检测精度基本不变的情况下大大降低了网络模型的参数量与复杂度。相比于传统方案，不仅提高了检测精度，显著的加快了检测速度；还可以实现复杂应用环境中的变形目标与小目标的轻量化检测。
主权项：1.一种基于跨阶段局部网络的轻量化目标检测方法，其特征在于，包括：构建目标检测网络模型，所述目标检测网络模型基于YOLOv7网络模型实现，YOLOv7网络模型包括：骨干网络、头部网络及预测网络；将YOLOv7网络模型的头部网络中的ELAN-H模块替换为VoV-GSDSBCSP模块，将YOLOv7网络模型的骨干网络中的一个ELAN模块替换为BRA-ELAN模块，另一个ELAN模块替换为DCNv3-ELAN模块；其中，所述VoV-GSDSBCSP模块为改进后的跨阶段局部网络，即将跨阶段局部网络的组随机卷积替换为分布偏移卷积，并引入双层路由注意力机制；所述BRA-ELAN模块在ELAN模块的基础上引入双层路由注意力机制；所述DCNv3-ELAN模块在ELAN模块的基础上引入可变形卷积v3；将待检测的图像输入至目标检测网络模型，通过所述目标检测网络模型中的骨干网络进行特征提取，再经由头部网络及预测网络配合实现目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北方工业大学 一种基于跨阶段局部网络的轻量化目标检测方法与装置
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