[发明专利]一种基于密集连接深度网络的目标检测方法有效
| 申请号： | 201911188895.5 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN110991311B | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 陈莹;潘志浩;化春键 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 彭素琴 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于密集连接深度网络的目标检测方法，属于目标检测技术领域。本发明的基于密集连接深度网络的目标检测的方法将密集连接方式融合进yolo‑tiny网络，增加其卷积层，改进特征提取网络。改进网络首先将输入图像归一化为固定大小，然后使用DenseBlock模块提取、融合各通道的特征，接着在不同的尺度上使用不同的先验框进行预测，完成目标的分类和定位。改进后的算法相比于原算法，精度提高了15％，且仍能达到实时检测的要求；模型大小也仅有44.7MB，能够满足实际使用中对于内存占用以及实时性的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 密集 连接 深度 网络 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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