[发明专利]一种基于特征增强和IoU感知的目标检测方法有效
| 申请号： | 202110268913.1 | 申请日： | 2021-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN112949635B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 马波;安骄阳;刘龙耀 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 王民盛 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于特征增强和IoU感知的目标检测方法，属于计算机视觉目标检测领域。本方法利用RoI分类回归网络中卷积特征图的空间信息提高目标分类和定位的精度，利用注意力机制抑制RoI特征中的背景信息和增强RoI特征中的语义信息，利用IoU重打分策略增加类别得分和边界框置信度之间的相关性，保留高质量的边界框。本方法通过RoI分类回归分支网络，能有效利用特征图中的空间信息，有效提高了目标检测模型的分类和定位能力；通过边界框级别的语义分割分支网络和注意力机制，增强了RoI分类回归分支网络中的特征；通过IoU预测分支网络和使用预测IoU对类别得分进行重打分的策略，提高了目标的类别得分和边界框置信度之间的相关性，有效提高了边界框定位精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 增强 iou 感知 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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