[发明专利]用于检测图像中的对象的神经网络有效

专利信息
申请号: 201780067267.4 申请日: 2017-11-01
公开(公告)号: CN109964236B 公开(公告)日: 2023-08-11
发明(设计)人: 韩玮;杨建朝;张宁;李佳 申请(专利权)人: 斯纳普公司
主分类号: G06V10/82 分类号: G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/0895
代理公司: 北京市中咨律师事务所 11247 代理人: 李永敏;杨晓光
地址: 美国加利*** 国省代码: 暂无信息
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摘要: 提供了用于识别和分类标记一组图像内的对象的系统、装置、介质和方法。该系统和方法接收描绘关注对象的图像(310),使用多层对象模型检测图像内的关注对象的至少一部分(330),确定上下文信息(340),以及识别被包括在两个或更多个边界框中的关注对象(350)。
搜索关键词: 用于 检测 图像 中的 对象 神经网络
【主权项】:
1.一种用于图像识别的装置实施方法,所述方法包括:使用耦接到所述装置的存储器的所述装置的一个或多个处理器来访问描绘视野内的关注对象和背景的图像;通过由多层对象模型配置的一个或多个处理器在所述图像内生成一组边界框;由所述一个或多个处理器使用所述多层对象模型的一组检测层在两个或更多个边界框中检测所述图像内的所述关注对象的至少一部分;由所述一个或多个处理器通过将第二检测层的层输出传递到第一检测层并将所述第二检测层的所述层输出合并到所述第一检测层的所述层输出中来确定上下文信息;以及基于检测所述关注对象的所述部分并确定所述上下文信息,由所述一个或多个处理器使用所述多层对象模型的一组图像表示层从被包括在所述两个或更多个边界框内的所述关注对象的所述部分识别所述关注对象。
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