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公开(公告)号：CN119723239A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411752104.8
申请日：2024-12-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种基于动态神经网络的目标检测方法和系统，所述方法首先对YOLOv7模型进行改进，使用多元卷积融合模块来替换骨干网络中的高效层聚合模块，然后在头部网络引入双向特征金字塔。最后，以两个改进后的YOLOv7模型作为基础模型，并结合智能路由器来构建动态目标检测模型。与常规的静态目标检测模型不同，本发明的动态目标检测模型能够根据图片复杂度来自适应的调整网络结构，对于简单的图片使用单一的网络进行检测保证检测的速度，而复杂的图片则经过两个网络处理来提高检测的精度。这种方法相比传统的目标检测方法具有更高的精度和更好的灵活性，能够在不丢失速度的情况下保持较高的精度。
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