买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种改进的损失函数的YOLOX目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115861764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211163516.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种改进的损失函数的YOLOX目标检测方法是由高焕兵;汪子健;李登泰;贝太学;李艳萍;杜传胜;杜培顺设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进的损失函数的YOLOX目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种改进的损失函数的YOLOX目标检测方法，属于图像识别领域。具体技术方案如下：获取真实待检测图像和视频帧数据，并通过Labelme工具进行标定，生成VOC2007数据集；将标注的数据集进行增强，包括翻转、放大、裁剪、加噪、旋转操作；将数据集分为训练集和测试集，使用YOLOX网络模型对训练集进行训练，得到权重文件，并利用权重文件进行测试得到mAP值；选取训练结果中mAP值最小的模型作为最终的目标检测模型，将测试集输入训练好的目标检测模型，处理得到目标位置。本发明通过损失函数的改进加快了预测框与真实框之间的回归速度，使其在中心点距离d较大时能够具有更大的下降梯度，改善计算过程复杂的问题。

本发明授权一种改进的损失函数的YOLOX目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种改进的损失函数的YOLOX目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取真实待检测图像和视频帧数据，并通过Labelme工具进行标定，生成VOC2007数据集； 步骤2：将标注的数据集进行增强，包括翻转、放大、裁剪、加噪、旋转操作； 步骤3：将数据集分为训练集和测试集，使用YOLOX网络模型对训练集进行训练，得到权重文件，并利用权重文件进行测试得到mAP值；所述YOLOX网络模型的损失函数具体如下： 其中表示真实框与预测框的中心点距离，表示预测框，表示真实框，表示预测框中心横坐标、表示真实框中心横坐标、表示预测框中心纵坐标、表示真实框中心纵坐标； 步骤4：选取训练结果中mAP值最小的模型作为最终的目标检测模型，将测试集输入训练好的目标检测模型，处理得到目标位置； 预测框和真实框中心点重合时所述损失函数具体如下： 其中是权重参数，是度量纵横比的一致性，和表示预测框的宽高，与表示真实框的宽高，表示欧氏距离，e表示自然指数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东建筑大学，其通讯地址为：250101 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。