[发明专利]一种基于跨图像特征融合的小样本检测方法有效
| 申请号： | 202210506243.7 | 申请日： | 2022-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN114818963B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 贾海涛;田浩琨;胡佳丽;王子彦;吴俊男;任利;刘子骥;许文波 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/771;G06V10/82;G06N3/045 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于跨图像特征融合的小样本检测方法。本发明主体结构是基于两阶段的目标检测算法Faster‑RCNN构建的小样本学习算法。首先输入查询图像和支持集图像进行特征图的提取，得到的特征图被送入跨图像特征融合模块用支持集中的特征信息来加强查询集中目标特征信息的表达，之后送入改进后的RPN模块生成ROI特征向量，再通过改进后的特征聚合模块对候选框进行筛选并完成支持集向量和ROI特征向量的空间对齐，最后将处理好的ROI和支持集向量送入分类器中进行分类，最终输出目标类型和框的准确定位。最后在PASCAL VOC数据集上设计了多组消融实验和对比实验都获得了良好的检测精度，验证了检测算法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图像 特征 融合 样本 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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