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摘要：本发明公开了一种基于视觉语言模型的船只目标检测方法，步骤包括：建立基于视觉语言模型的船只目标检测模型，该模型包括YOLO特征提取分支、视觉语言模块分支和检测头；YOLO特征提取分支包括YOLOBackbone，用于从输入图像中提取出多个不同尺度的第一特征图；视觉语言模块分支包括分块模块和视觉语言模块，提取与各第一特征图的尺度相同的第二特征图；每组相互对应的第一特征图和第二特征图分别拼接，然后将各组拼接后的特征图同时输入到检测头中得到检测结果。本发明加入了视觉语言模块，利用视觉语言模型的优秀泛化性能和理解能力提取图像的语义信息，辅助目标检测任务，提高模型泛化性能并使其具有一定的语义理解能力。
主权项：1.一种基于视觉语言模型的船只目标检测方法，其特征在于，步骤包括：步骤1、建立基于视觉语言模型的船只目标检测模型；所述船只目标检测模型包括YOLO特征提取分支和视觉语言模块分支，还包括检测头；所述YOLO特征提取分支包括YOLOBackbone，用于从输入图像中提取出多个不同尺度的第一特征图；所述视觉语言模块分支包括分块模块和视觉语言模块；所述分块模块用于将输入图像按不同的分割数分成多组分块输入图像，各分割数与YOLO特征提取分支提取的各第一特征图的尺寸一一对应；每组分块输入图像分别输入到视觉语言模块中得到与对应的第一特征图的尺度相同的第二特征图；每组相互对应的第一特征图和第二特征图分别拼接，然后将各组拼接后的特征图同时输入到检测头中得到检测结果；步骤2、对上述基于视觉语言模型的船只目标检测模型进行训练；步骤3、将船只图像作为输入图像输入到训练好的基于视觉语言模型的船只目标检测模型中，得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 基于视觉语言模型的船只目标检测方法
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