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基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测方法

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本发明公开了一种基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测方法，其方法为：图像数据集收集和预处理操作；改进YOLOX算法模型，提出一种改进特征融合模块，增强输出特征信息的丰富度，提升大目标和小目标水库漂浮物的精度；判断是否要调整学习率以降低训练损失值，提升检测精度：若是，则在训练过程中手动更改超参数的取值并继续训练；否则，保持按原超参数训练；完成训练，获取最优权重：最后水库水面漂浮物图片检测识别。本发明的有益效果是：采用改进YOLOX算法模型进行目标检测，训练参数量适中，检测精度更好，实现了水库水面漂浮物的自动化高精度检测和识别。

著录项

公开/公告号CN115035354B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.11.08

原文格式PDF
申请/专利权人江西省水利科学院;南昌工程学院;
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申请/专利号CN202210964547.8
发明设计人许小华;包学才;王海菁;曾祥君;李德龙;
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申请日2022.08.12
分类号G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06V20/10;
代理机构南昌丰择知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人张荣
地址 330029 江西省南昌市北京东路1038号
入库时间 2022-11-28 17:56:32

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外文文献

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