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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于改进YOLOv5n的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：CN119478620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411019665.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于改进YOLOv5n的目标检测方法是由陶杰;郭圳;李心砚设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5n的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于目标检测算法技术领域，具体涉及一种基于改进YOLOv5n的目标检测方法，所述检测方法包括以下内容：S1：利用RepConv改进FasterNet主干网络；使用RepVGG中的RepConv取代FasterNet中的PConv；S2：替换原C3主干网络；将改进后的Faster_Rep与原主干网络的C3模块融合，使用改进后的C3‑FR主干替换原主干网络的backbone；S3：对改进后的模型进行剪枝；通过对YOLOV5算法进行改进，优化了整个算法的检测效果。本发明能够有效的减小网络的参数数量、提高运算速度，同时提升模型的检测精度。

本发明授权一种基于改进YOLOv5n的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5n的目标检测方法，其特征在于：所述检测方法包括以下内容： S1：获取整张图像；利用RepConv改进FasterNet主干网络； 使用RepVGG中的RepConv取代FasterNet中的PConv； 所述S1中，RepConv的核心思想是使用多分支结构，将多个卷积核和其它操作组合起来，若一个包含三个分支的结构：一个3×3卷积，一个1×1卷积和一个恒等映射； 其输出分别为： Y1＝W1*X Y2＝W2*X Y3＝X 将这三个输出进行融合，得到最终的输出： Y＝Y1+Y2+Y3； Y＝W1*X+W2*X+X 在训练期间，使用上述多分支结构，在推理阶段，将分支重新参数化为单个卷积核；具体步骤如下： S11：恒等映射的重新参数化：将恒等映射表示为一个具有恒等卷积核的1×1卷积，即： Y3＝X＝W3*X 其中，W3是一个1×1的恒等卷积核； S12：卷积核融合：将所有分支的卷积核融合成一个卷积核，若所有卷积核大小相同，则融合后的卷积核为： Wfused＝W1+W2+W3 S13：推理阶段的单一卷积操作：在推理阶段，只需使用融合后的卷积核进行单次卷积操作： Y＝Wfused*X； S2：替换原C3主干网络； 将改进后的Faster_Rep与原主干网络的C3模块融合，使用改进后的C3-FR主干替换原主干网络的backbone； S3：对改进后的模型进行剪枝；并使用上述模型处理获取的整张图像，根据整张图像内容进行描述，并结合目标物体的特征信息，确定该物体的类别与位置，完成检测出目标； 通过对YOLOV5算法进行改进，优化了整个算法的检测效果。

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