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一种基于SegNeXt结构和分层重排MLP的YOLOv8-Hire目标检测方法及系统

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专利号 2023107723015 专利名称 一种基于SegNeXt结构和分层重排MLP的YOLOv8-Hire目标检测方法及系统
专利类型 发明专利 国际分类 G06V10/774,G06V10/26,G06V10/77,G06V10/80,G06V10/82,G06N3/0464,G06N3/08
申请人 淮阴工学院 申请地址 江苏省淮安市清江浦区枚乘东路1号
发明人 洪远 申请日期 2023-06-28
下证状态 已下证 更新时间 2026-08-26 15:44:02
专利摘要 本发明公开了一种基于SegNeXt结构和分层重排MLP的YOLOv8‑Hire目标检测方法及系统,该方法包括选择数据集;对数据集中图像提取图像特征;对提取的图像特征进行特征融合,并将输出的结果建立新数据集;构建目标检测模型;利用新的数据集对目标检测模型进行训练;利用目标检测模型对待目标检测的图像进行目标检测;利用待目标检测的图像对目标检测模型进行性能评估;该系统包括图像特征提取模块、图像特征融合模块、模型训练模块、模型性能评估模块、目标检测模块。本发明解决了现有技术中YOLOv8网络在目标检测过程中无法有效地捕获物体的细节信息以及空间关系等局部信息、对具有复杂结构的物体难以进行准确的识别和定位的问题。

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