[发明专利]基于多尺度和多层特征融合的快速目标检测方法有效
| 申请号： | 201811542026.3 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109886066B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 刘亚洲;曹森 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/25;G06V10/40;G06V10/46;G06V10/82;G06N3/084;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 王玮 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度和特征融合的快速目标检测方法。设计卷积神经网络的主要模块Front module和Tinier module，由基础模块构建完整的卷积神经网络结构，将低层次的特征图进行上采样，得到与上一层同样尺度的特征图，将不同层次的特征图进行融合操作，得到新的特征图，预处理训练集，并初始化卷积神经网络训练参数，训练神经网络，即通过不断迭代前向传播过程、反向传播过程优化网络的参数，使用训练好的网络模型对测试图像中的目标进行检测。本发明方法适应性更强，检测效果更好，检测的速度更快，提高了密集目标检测效果和小目标检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 多层 特征 融合 快速 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京理工大学，未经南京理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811542026.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
