基于yolov5的多任务目标检测识别方法和网络结构
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种基于yolov5的多任务目标检测识别方法，多任务目标检测识别方法包括：获取标注的图像数据；对图像数据进行Mosaic数据增强，得到增强数据；构建检测网络，并利用增强数据训练检测网络；在训练后的检测网络中加入属性特征提取器和属性分类器，得到属性识别网络；利用增强数据训练属性识别网络；利用自学习权重损失函数，同时对训练后的检测网络和训练后的属性识别网络进行自学习，并分别输出检测结果和识别结果；基于检测结果和识别结果，得到图像中待测目标的信息。本发明引入了多任务学习的方法，可以一次性得到图像中所有待测目标的属性，大大节省了硬件资源和显存资源。
基本信息
专利标题 ：
基于yolov5的多任务目标检测识别方法和网络结构
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114267049A
申请号 ：
CN202111455472.2
公开（公告）日 ：
2022-04-01
申请日 ：
2021-11-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
程家明周志祥彭杨张宝根
申请人 ：
武汉兴图新科电子股份有限公司
申请人地址 ：
湖北省武汉市东湖新技术开发区关山大道1号软件产业三期A3栋8层
代理机构 ：
武汉知产时代知识产权代理有限公司
代理人 ：
张毅
优先权 ：
CN202111455472.2
主分类号 ：
G06V40/10
IPC分类号 ：
G06V40/10 G06V40/20 G06V20/40 G06V20/52 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04
法律状态
2022-04-19 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/10
申请日 : 20211130
申请日 : 20211130
2022-04-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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