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公开(公告)号:CN118097387A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410132947.1
申请日:2024-01-31
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了水下目标检测技术领域的一种基于YOLO框架的水下目标检测方法及系统,方法包括:步骤S1、获取大量的水下图像,对各水下图像进行预处理以及标注后,基于各水下图像构建图像数据集;步骤S2、将图像数据集划分为训练集和验证集并存储至指定的文件路径,基于训练集和验证集分别创建对应的第一yaml文件和第二yaml文件;步骤S3、基于YOLO框架创建一水下目标检测模型,通过第一yaml文件读取训练集对水下目标检测模型进行训练,通过第二yaml文件读取验证集对水下目标检测模型进行验证;步骤S4、将待检测图像输入训练后的水下目标检测模型进行目标检测,输出目标标注图像。本发明的优点在于:极大的提升了水下目标检测的精度以及实时性。
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公开(公告)号:CN118644874A
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202410623791.7
申请日:2024-05-20
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了钢琴演奏识别技术领域的一种基于RCF网络的钢琴演奏姿势与手势识别方法及系统,方法包括如下步骤:步骤S1、获取大量的不同图像质量的钢琴演奏图像,基于各钢琴演奏图像构建训练集以及测试集;步骤S2、基于RCF网络创建一钢琴演奏姿势与手势识别模型,设定钢琴演奏姿势与手势识别模型的损失函数为二分类交叉熵损失函数,在二分类交叉熵损失函数前添加sigmoid层;步骤S3、通过训练集对钢琴演奏姿势与手势识别模型进行训练,通过测试集对训练后的钢琴演奏姿势与手势识别模型进行测试;步骤S4、通过测试后的钢琴演奏姿势与手势识别模型进行钢琴演奏姿势与手势的识别。本发明的优点在于:极大的提升了钢琴演奏姿势与手势识别精度。
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