适用于小体积零件与堆叠零件的目标检测方法及其应用

摘要

本发明公开了一种适用于小体积零件与堆叠零件的目标检测方法及其应用，将目标图片输入训练好的YOLOv3改进模型中，训练好的YOLOv3改进模型输出目标类别；YOLOv3改进模型相比于YOLOv3模型的改进之处在于，采用改进Focal Loss公式替换YOLOv3模型损失函数中负样本置信度部分，并在YOLOv3网络结构的最后一个特征尺度与检测层之间加入SPP模块。本发明的目标检测方法，通过YOLOv3改进模型进行目标检测，YOLOv3改进模型通过结合局部和全局多尺度特征，能够适用于小目标和堆叠目标的检测，同时具有分类精度高、对设备硬件及数据集数量的要求较低且识别速度快的特点，极具应用前景。