[发明专利]基于级联卷积神经网络的目标检测方法在审
| 申请号： | 201710899578.9 | 申请日： | 2017-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN107590489A | 公开（公告）日： | 2018-01-16 |
| 发明（设计）人： | 郭亚婧;郭晓强;周芸;姜竹青;门爱东 | 申请（专利权）人： | 国家新闻出版广电总局广播科学研究院;北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/20 | 分类号： | G06K9/20;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司12209 | 代理人： | 王利文 |
| 地址： | 100886 北京市西*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于级联卷积神经网络的目标检测方法，其主要技术特点是利用卷积神经网络提取图像特征，并使用区域候选网络生成一定数量的目标候选框；使用优化网络对候选框进行优化；将优化后的目标候选框输入含多分类器的检测网络中，产生初步的检测结果；利用二值分类器对每一类目标进行再检测，排除错误目标得到最终精确的检测结果。本发明利用深度卷积网络对目标的强大的表示能力，构建了用于目标检测的级联卷积神经网络，提出了一种新的优化目标候选框的方法和排除错误检测样本的策略，提高了算法的检测精度，能够获得了良好的目标检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 级联 卷积 神经网络 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于级联卷积神经网络的目标检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、利用卷积神经网络提取图像特征，并使用区域候选网络生成一定数量的目标候选框；步骤2、使用优化网络对步骤1产生的目标候选框进行优化；步骤3、将优化后的目标候选框输入含多分类器的检测网络中，产生初步的检测结果；步骤4、利用二值分类器对每一类目标进行再检测，排除错误目标得到最终精确的检测结果。
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