[发明专利]一种基于卷积区域重配准的单阶段目标检测方法有效
| 申请号： | 202011533529.1 | 申请日： | 2020-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN112529095B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 陈思宝;吕建春;代北敏;张克林;王文中;吕强;汤进;王雪雁 | 申请（专利权）人： | 合肥市正茂科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/774;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 合肥天明专利事务所(普通合伙) 34115 | 代理人： | 娄岳 |
| 地址： | 230088 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积区域重配准的单阶段目标检测方法，包括获取检测图片的训练集；对训练集的训练图片和测试图片进行像素的标准化并将图片缩放至相同大小；建立深度卷积神经网络结构，利用损失函数及所述训练集进行训练得到网络模型；根据网络模型对测试图片测试，基于第一阶段的坐标回归结果，对卷积核采样区域进行重新定位，在特征金字塔的基础上判断前景目标区域的具体类别并进行第二阶段的坐标回归；对获得的检测结果通过非极大值抑制的方法进行后处理，获得最终的检测结果。本发明能够根据图片中目标的不同大小，自适应地调整第二阶段检测时卷积核的感受野，获取更加完整的特征信息，从而达到更好的目标检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 区域 重配准 阶段 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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