[发明专利]基于融合自适应多外围框与十字池化特征的多目标特征提取方法有效
| 申请号： | 201810212726.X | 申请日： | 2018-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN108520203B | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 林巍峣;陈志明 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06N3/04;G06T7/246 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于融合自适应多外围框与十字池化特征的多目标特征提取方法，以连续帧图像作为训练数据，针对其中每一帧图像中的目标分别提取三层多外围框的特征并进行自适应去除噪声的特征加权，接着对特征进行十字池化噪声去除，最后将自适应多外围框与十字池化特征联合并进行端到端训练，最后将训练后的目标检测器进行测试。本发明利用卷积神经网络架构，通过三元组损失函数优化特征，使相同的目标之间的特征相似度更强，不同的目标之间的特征相似度更弱，即使在视频帧中出现目标之间表观相似、检测框不准确、目标姿态变化等一系列情况，最终依旧能够达到优越的效果同时保持速度快速。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 融合 自适应 外围 十字 特征 多目标 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于融合自适应多外围框与十字池化特征的多目标特征提取方法，其特征在于，以连续帧图像作为训练数据，针对其中每一帧图像中的目标分别提取三层多外围框的特征并进行自适应去除噪声的特征加权，接着对特征进行十字池化噪声去除，最后将自适应多外围框与十字池化特征联合并进行端到端训练，最后将训练后的目标检测器进行测试。
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