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摘要：本发明公开了一种基于大小模型协同的视觉目标检测算法。传统的视觉目标检测模型虽然性能优越，但其庞大的神经网络参数量限制了其在资源受限的场景（如移动设备、嵌入式系统）中的应用。相反，视觉小模型虽然参数量少，但其训练过程较为困难且性能不及大模型。为了兼顾高性能和低计算资源需求，本发明提出了一种基于大小模型协同的视觉目标检测算法。通过训练过程中的视觉大小模型的协同与信息交互，实现视觉目标检测大模型引导视觉目标检测小模型的训练，从而训练出一个参数量小但高效的视觉目标检测模型EfficientYOLO。EfficientYOLO具有参数量小，检测性能好的优点，是一种高效的目标检测算法。
主权项：1.一种基于大小模型协同的视觉目标检测算法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤S1：根据公开的目标检测数据集COCO2017，构建训练集、验证集和测试集；步骤S2：构建基于YOLO架构的参数量为5000万的视觉目标检测大模型算法LargeYOLO，利用所构建的训练集对LargeYOLO进行监督训练，直到模型收敛到最优性能；步骤S3：构建基于YOLO架构的参数量为100万的视觉目标检测小模型算法EfficientYOLO，利用所构建的训练集，同时结合已收敛的视觉目标检测大模型算法LargeYOLO，对EfficientYOLO进行协同监督训练，直到EfficientYOLO收敛到最优性能；步骤S4：将收敛的EfficientYOLO在所构建的测试集上进行测试，根据检测结果评估模型EfficientYOLO的性能。
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百度查询： 南京艾极客科技有限公司 一种基于大小模型协同的视觉目标检测算法
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