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

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。

《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》是一发明专利，专利号为 2023107723015，当前法律状态为已下证，由淮阴工学院提出申请，发明人为洪远;姜明新;杜强;黄俊闻;项靖;王杰，申请日期为2023-06-28，公开（公告）日期为2023-09-08，国际专利分类号（IPC）为 G06V10/774(2022.01)I;G06V10/26(2022.01)I;G06V10/77(2022.01)I;G06V10/80(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/08(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：数据采集 目标检测 定位识别 物体识别 图像特征 图像处理 卷积神经网络 无人机 自动驾驶、遥感图像 视频监控 医疗检测。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。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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