【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于手掌检测定位，具体涉及一种基于yolo检测的卷积头任务手掌检测定位方法。
技术介绍
1、目标检测旨在从数字图像中准确地定位和识别特定目标对象，如物体、人脸、手掌等，该技术在广泛的应用中发挥着关键作用，包括自动驾驶、安全监控、医学影像处理等领域；
2、传统的目标检测方法依赖于手工设计的特征提取和分类器，这限制了它们在各种场景和对象上的性能，然而，随着深度学习的发展，卷积神经网络(yolo)等深度学习模型已经取得了令人瞩目的进展，成为目标检测任务中的重要工具，其中，yolo已经成为目标检测领域的关键方法之一；
3、尽管深度学习模型在目标检测中表现出色，但精确定位目标对象仍然是一个挑战。传统的目标检测方法通常只能确定目标的存在，而无法提供准确的边界框位置，这导致了在某些应用中精确定位目标对象的需求(例如需要定位手掌的检测和跟踪任务)无法很好的被满足，因此，需要一种能够更精确地定位目标对象的目标检测方法，为此，我们提出一种基于yolo检测的卷积头任务手掌检测定位方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于yolo检测的卷积头任务手掌检测定位方法，能够更精确地定位目标对象的位置，提高了模型的目标检测性能。
2、本专利技术采取的技术方案具体如下：
3、一种基于yolo检测的卷积头任务手掌检测定位方法，包括以下步骤：
4、步骤1：数据收集，收集包含手掌的图像数据集并对数据集进行标注和分类；
5、步骤
6、步骤3：构建卷积神经网络模型，选择预训练的yolo模型作为基础网络，在yolo模型上添加添加卷积层、池化层和全连接层，并定义信息输出层；
7、步骤4：定义损失函数，定义手掌检测任务的损失函数，衡量模型输出与真实标签的差距；
8、步骤5：训练模型，对卷积神经网络模型进行训练并调整；
9、步骤6：目标检测，使用训练好的卷积神经网络模型对新的图像进行目标检测，预测手掌的位置和边界框。
10、进一步地，所述步骤1包括以下步骤：
11、步骤101：收集包含手掌的图像数据集；
12、步骤102：对图像数据集中的手掌位置和边界框进行标注；
13、步骤103：将图像数据集分成训练集、验证集和测试集三类。
14、进一步地，所述步骤2中的数据增强处理包括随机旋转、翻转和缩放。
15、进一步地，所述信息输出层包括坐标信息输出单元单元和类别信息输出单元，所述坐标信息输出单元单元用于生成检测框的坐标信息，所述类别信息输出单元用于生成每个检测框的类别信息。
16、进一步地，所述卷积神经网络模型的权重通过迁移学习预训练的yolo模型和随机初始化中的任意一种方式确定。
17、进一步地，所述手掌检测任务的损失函数使用平均均方误差和交叉熵损失定义。
18、进一步地，所述步骤5包括以下步骤：
19、步骤501：使用训练数据集对卷积神经网络模型进行训练；
20、步骤502：使用反向传播和优化算法来调整模型参数；
21、步骤503：定期在验证集上评估模型性能。
22、进一步地，还包括以下步骤：
23、步骤7：后处理，应用非极大值抑制来排除冗余的检测结果，只保留一个检测框。
24、本专利技术取得的技术效果为：
25、本专利技术的一种基于yolo检测的卷积头任务手掌检测定位方法能够更精确地定位目标对象的位置，而不仅是检测它们的存在，这是目标检测任务的核心目标之一，这种精确定位有助于模型准确地生成边界框，从而提高了模型的目标检测性能。
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1.一种基于YOLO检测的卷积头任务手掌检测定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于YOLO检测的卷积头任务手掌检测定位方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于YOLO检测的卷积头任务手掌检测定位方法，其特征在于：所述步骤2中的数据增强处理包括随机旋转、翻转和缩放。
4.根据权利要求1所述的一种基于YOLO检测的卷积头任务手掌检测定位方法，其特征在于：所述信息输出层包括坐标信息输出单元单元和类别信息输出单元，所述坐标信息输出单元单元用于生成检测框的坐标信息，所述类别信息输出单元用于生成每个检测框的类别信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于YOLO检测的卷积头任务手掌检测定位方法，其特征在于：所述卷积神经网络模型的权重通过迁移学习预训练的YOLO模型和随机初始化中的任意一种方式确定。
6.根据权利要求1所述的一种基于YOLO检测的卷积头任务手掌检测定位方法，其特征在于：所述手掌检测任务的损失函数使用平均均方误差和交叉熵损失定义。
7.根据权利要
8.根据权利要求1所述的一种基于YOLO检测的卷积头任务手掌检测定位方法，其特征在于：还包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于yolo检测的卷积头任务手掌检测定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于yolo检测的卷积头任务手掌检测定位方法，其特征在于：所述步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于yolo检测的卷积头任务手掌检测定位方法，其特征在于：所述步骤2中的数据增强处理包括随机旋转、翻转和缩放。
4.根据权利要求1所述的一种基于yolo检测的卷积头任务手掌检测定位方法，其特征在于：所述信息输出层包括坐标信息输出单元单元和类别信息输出单元，所述坐标信息输出单元单元用于生成检测框的坐标信息，所述类别信息输出单元用于生成每个检测框的...
【专利技术属性】
技术研发人员：余孟春，余咏，
申请(专利权)人：广州市生基科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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