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本发明公开了一种基于GAN和YOLO‑v5的目标分割检测方法，包括：获取目标检测数据集并标注目标真实框；筛选目标检测数据集中的图片，将符合训练要求的图片归为训练集，将不符合的采用GAN进行训练，直到符合训练要求后归为训练集；采用K‑NN算法对训练集中的图片进行分割；将分割后的图片输入YOLO‑v5模型进行训练，采用锚框融合算法获得最终预测框和所述最终预测框的置信度，并通过损失函数进行反向传播调节权重参数以获得最终训练模型。该方法可充分利用数据集，获得检测目标的全部信息，提高目标检测精度，具有较好
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113744262 A
(43)申请公布日 2021.12.03
(21)申请号 202111092430.7 G06N 3/04 (2006.01)
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