一种改进YOLOv5的民族服饰识别方法技术

本发明专利技术是一种改进YOLOv5的民族服饰识别方法，涉及目标检测和服饰图像分类的方法。其步骤如下：将YOLOv5的C3卷积模块替换为可变性卷积（Deformable Conv V3）模块，通过在卷积核内部插入可学习的偏移量来适应物体的形变捕捉图片中复杂的物体形状；在检测头中融合Dynamic head自适应地调整注意力权重，适应图片中不同的物体形状和大小；引入Wise IOU损失函数，通过直接计算边框偏移的平方和，更好地处理不同长宽比和较小目标，提高边框定位的准确性和检测精度，实现民族服饰识别。该方法在已有的YOLOv5基础上，使用Deformable Conv V3替换了两层C3卷积核，更好地捕捉图像中的特征信息，在检测头中融合了Dynamic head动态调整感受野大小和位置，增强模型对不同目标的感知能力，将CIOU损失函数替换为Wise IOU计算目标框和锚框之间的IOU时考虑目标框的形状和位置关系，从而更准确地衡量目标框的匹配度，改进的YOLOv5模型具有更高的检测精度和泛化能力，更合适于民族服饰这一具有特殊性质的目标，适用于服饰识别领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及服饰目标检测算法和图像分类方法，具体地说，涉及一种改进yolov5的民族服饰识别方法。

技术介绍

1、随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，使得目标检测技术逐渐成为计算机视觉领域的一个研究热点。目标检测技术是指对图像或视频中的目标进行自动识别和定位，其应用范围广泛，例如人脸识别、交通监控、工业质检等领域。其中，民族服饰检测也是近年来新兴的一个研究领域。

2、民族服饰检测与识别面临以下几个难点：首先，民族服饰的多样性和复杂性使得其与其他服饰差异大，种类繁多，从而增加了检测和识别的挑战性。算法需要具备适应性和泛化能力，以准确检测各类服饰。其次，由于民族服饰数据的稀缺性，算法训练面临样本不足和过拟合的问题。为克服这一难题，需要扩大数据集规模，收集不同种类、不同背景和不同光照条件下的图片，并进行数据增强、清洗和标注，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。最后，当前的目标检测算法在处理一些小尺寸、模糊或部分遮挡的目标时容易出现漏检和误检情况，对检测精度的改进仍然是一个重要的课题。

3、在2017年iccv计算智能学会(ieee com本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种改进YOLOv5的民族服饰识别方法，其特征在于：该方法替换原模型卷积核，融合动态注意力机制检测头，引入Wise IOU损失函数；其具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(A)的具体步骤如下：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(B)的具体步骤如下：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(C)具体步骤如下：

【技术特征摘要】

1.一种改进yolov5的民族服饰识别方法，其特征在于：该方法替换原模型卷积核，融合动态注意力机制检测头，引入wise iou损失函数；其具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：仲兆满，崔心如，吴加莹，管燕，张丽玲，
申请(专利权)人：江苏海洋大学，
类型：发明
国别省市：