[发明专利]一种图像特征金字塔的自适应加权融合方法

摘要

本发明公开了一种图像特征金字塔的自适应加权融合方法。本发明步骤：1.首先在计算机视觉有名的超大规模数据库ImageNet上预训练神经网络模型；2.将二次训练用的训练集数据输入预训练神经网络模型；3.针对训练集中的目标检测任务，重复步骤4‑8继续训练神经网络模型，直至网络能够准确的检测训练集中的图片；4.使用步骤(1)预训练后的神经网络模型提取图片的特征图；5.把获得的特征图按分辨率建立特征图金字塔模型；6.计算每一层特征图在整个金字塔模型中的重要程度；7.根据特征图在金字塔模型中的重要程度，对每一层特征图分配不同的权重；8.对特征图按照所分配的权重进行融合，然后进行检测。本发明提高目标定位和分类的准确性。