[发明专利]基于元特征和权重调整的少样本目标检测方法及网络模型在审
| 申请号： | 202011309906.3 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112364931A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 夏利锋;王绍丽;肖和龙;邓建猛;黄俊;李凌荣;蒋晓鹏;刘文灿;雷一鸣 | 申请（专利权）人： | 长沙军民先进技术研究有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/73 |
| 代理公司： | 长沙市护航专利代理事务所(特殊普通合伙) 43220 | 代理人： | 莫晓齐 |
| 地址： | 410205 湖南省长沙市高*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于元特征和权重调整的少样本目标检测方法及网络模型，所述方法如下：S1、构建检测网络模型并对图像进行预处理；S2、提取base类图像的元特征和权重向量；S3、结合提取的元特征和权重向量获取多维特征图，并将其输入分类回归模块中计算出损失函数；S4、根据损失函数和梯度下降调整网络参数，实现base类图像对检测网络模型的训练；S5、提取base类和new类联合图像的元特征和权重向量；S6、重复步骤S3和步骤S4，完成new类和base类联合图像对检测网络模型的训练；S7、利用训练好的检测网络模型对测试图像进行检测。本发明中检测网络模型的训练利用大量数据的样本提取元特征，并借助少样本数据进行微调，提升了少量标记样本目标检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 权重 调整 样本 目标 检测 方法 网络 模型 | ||
【主权项】：
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