[发明专利]一种基于深度学习的目标检测方法、系统及存储介质有效
| 申请号： | 202010798762.6 | 申请日： | 2020-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN111680689B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 马卫飞;袁飞杨;张胜森 | 申请（专利权）人： | 武汉精立电子技术有限公司;武汉精测电子集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/00;G01N21/88 |
| 代理公司： | 武汉东喻专利代理事务所(普通合伙) 42224 | 代理人： | 雷霄 |
| 地址： | 430205 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的目标检测方法、系统及存储介质。该方法中的训练包括步骤：提取训练样本的特征映射图；对所述特征映射图进行ROI区域提取，获得正矩形ROI区域的特征图像；对所述正矩形ROI区域进行坐标变换，获得对应的斜矩形ROI区域的特征图像；计算所述斜矩形ROI区域的特征图像与真实标记框的IOU值，将所述IOU值与阈值进行比较确定正样本和负样本，所述阈值为动态调整的值；将所述正样本的所述斜矩形ROI区域的特征图像转换为对应的正矩形ROI区域的特征图像；根据转换后的正矩形ROI区域的特征图像输出检测结果。本发明能够提高目标检测准确率，适用于倾斜目标的检测，尤其适用于面板缺陷检测领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 目标 检测 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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