[发明专利]针对少类别场景的目标检测模型优化与加速的方法有效
| 申请号： | 201911350732.2 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111126278B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 王洪波;陈岩 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V20/60 | 分类号： | G06V20/60;G06V10/46;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京远创理想知识产权代理事务所(普通合伙) 11513 | 代理人： | 卫安乐 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种针对少类别场景的目标检测模型优化与加速的方法，包括以下步骤：获取并标注待检测图片；将标注好的图片加入到特征提取装置进行特征提取，得到三组固定大小的特征图；将三组固定大小的特征图送入到带有FocalLoss损失函数的预测装置进行结果预测；对预测结果进行检测框的过滤，使得对于同一待检测物体，只有一个检测框输出,所述的进行特征提取过程包括：对DarkNet，AlexNet，ResNet，VGG，GoogLeNet，SENet，DenseNet等网络进行压缩，将图片大小调整至分辨率为N×N，N的可选取值为320‑1280之间的32的倍数，采用压缩后的特征提取网络进行图片的特征提取。本发明可以同时具有较高的检测速度和较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 类别 场景 目标 检测 模型 优化 加速 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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