YOLO神经网络的训练方法、行人检测方法和相关设备

摘要

本申请属于人工智能领域，涉及一种YOLO神经网络的训练方法、行人检测方法和相关设备，所述方法包括：构建YOLO神经网络，使用深可分离卷积代替原YOLO神经网络中的普通卷积，并修改整个YOLO神经网络的损失函数，得到改进型YOLO神经网络；通过随机图像生成制作行人数据集；使用所述行人数据集训练所述改进型YOLO神经网络，得到预训练好的改进型YOLO神经网络模型。上述基于YOLO模型的改进结构和训练方法使得模型的参数量大大减少，压缩率模型大小，使得检测效率得到提高，且可以方便地部署到算力较低的移动设备上，实现行人的实时检测。