[发明专利]基于深度神经网络的对象性增强目标检测方法有效
| 申请号： | 201911143997.5 | 申请日： | 2019-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN111046917B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 韩静;张毅;柏连发;王灿龙;陈霄宇;黄永豪;王其鑫 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/774;G06K9/62;G06V10/80 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 封睿 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的对象性增强目标检测方法，基于单阶段目标检测网络，在浅层网络使用多尺度融合模块增强特征多尺度信息，并在单阶段目标检测网络中加入对象性估计模块为目标检测的所有预测特征提供对象性先验知识，构建基于深度神经网络的目标检测模型；将训练图像数据输入目标检测模型，利用反向传播算法更新目标检测模型网络参数，直至损失函数值变化量小于设定阈值，得到训练好的目标检测模型；将测试图像数据输入训练好的目标检测模型，得到目标检测结果。本发明加入对象性估计模块，使用对象分布概率图来提高单阶段目标检测的精度；加入多尺度融合模块，使得单阶段目标检测算法对目标的尺度变化更加鲁棒。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 对象 增强 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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