一种基于Shape-GIoU改进的聚类算法（计算机视觉）

本发明提出了一种基于Shape‑GIoU改进的聚类算法，弥补了原始GIoU中会退化为IoU的问题，通过引入一个比例系数λ/β，将两框宽高比的影响引入公式，可以解决GIoU会退化的问题，考虑了两框非覆盖面积以及宽高比的影响，使YOLOv4算法的检测性能有了部分提升；首先构建数据集并对样本数据预处理；其次将提出的Shape‑GIoU方法引入到K‑means++聚类方法中，然后将所得anchor值对原版YOLOv4算法的cfg文件中的anchor进行替换；最后对比使用K‑means++聚类方法的YOLOv4算法模型，分析测试结果；本发明提出的基于Shape‑GIoU改进的聚类算法相比K‑means++聚类算法，可以解决GIoU会退化的问题，考虑了非覆盖面积以及宽高比的影响，提升了YOLOv4算法模型的检测精度和召回率；另外本发明方法仍然能够在其他经典算法模型结合使用，并提升算法模型的检测性能。

《一种基于Shape-GIoU改进的聚类算法（计算机视觉）》是一发明专利，专利号为 2022100070901，当前法律状态为已下证，由西安电子科技大学;陕西理工大学提出申请，发明人为王兰美;周琨;王桂宝;廖桂生;孙长征;张志伟，申请日期为2022-01-05，公开（公告）日期为2022-05-13，国际专利分类号（IPC）为 G06V10/762(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06V40/16(2022.01)I;G06K9/62(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉、嵌入式AI、Shape-GIoU、聚类算法、边界框聚类、目标检测、样本聚类、深度学习预处理、模型优化、GIoU、数据聚类、特征匹配、精度提升、算法改进、视觉算法、数据集优化、目标框匹配、实时聚类、模型收敛、特征分析。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：本发明提出了一种基于Shape‑GIoU改进的聚类算法，弥补了原始GIoU中会退化为IoU的问题，通过引入一个比例系数λ/β，将两框宽高比的影响引入公式，可以解决GIoU会退化的问题，考虑了两框非覆盖面积以及宽高比的影响，使YOLOv4算法的检测性能有了部分提升；首先构建数据集并对样本数据预处理；其次将提出的Shape‑GIoU方法引入到K‑means++聚类方法中，然后将所得anchor值对原版YOLOv4算法的cfg文件中的anchor进行替换；最后对比使用K‑means++聚类方法的YOLOv4算法模型，分析测试结果；本发明提出的基于Shape‑GIoU改进的聚类算法相比K‑means++聚类算法，可以解决GIoU会退化的问题，考虑了非覆盖面积以及宽高比的影响，提升了YOLOv4算法模型的检测精度和召回率；另外本发明方法仍然能够在其他经典算法模型结合使用，并提升算法模型的检测性能。

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