[发明专利]基于多分支特征映射目标检测神经网络构建方法在审

专利信息
申请号: 202010988619.3 申请日: 2020-09-18
公开(公告)号: CN112132207A 公开(公告)日: 2020-12-25
发明(设计)人: 刘晋;李怡瑶 申请(专利权)人: 上海海事大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 代理人: 成秋丽
地址: 201306 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明披露一种基于多分支特征映射的目标检测方法。本发明中根据图像样本数据集中所检测目标的尺寸将其分为三类;分别输入网络的三个分支,每个分支具有相同的网络结构,不同的膨胀率和有效预测框尺寸范围;根据预测框范围为每个分支限定与其感受野匹配的尺度范围,每个分支生成多个预测框;为了提高预测框筛选精度,本发明提出尺度感知训练方案,有效将尺寸不符的预测框剔除,使网络达到轻量化目标;最后整合各分支的结果,在主分支中输出网络预测结果。本发明基于分支特征映射的目标检测神经网络,用于在复杂背景下所检测目标尺寸跨度大时,能够灵活调节网络分支使预测准确、尤其针对非常大或非常小的目标仍能有效检测。
搜索关键词: 基于 分支 特征 映射 目标 检测 神经网络 构建 方法
【主权项】:
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