[发明专利]利用神经网络进行目标检测

权利要求书

1.一种用于对象检测的装置，包括至少一个处理内核、包括计算机程序代码的至少一个存储器，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理内核一起使得所述装置至少：

- 向包括卷积层集合的人工神经网络的第一卷积层提供输入数据项；

- 在所述卷积层集合中处理所述输入数据项；

- 在从所述卷积层集合中的最后的卷积层输出的特征图中定义第一特征图补丁和第二特征图补丁，以及

- 向第一分类器提供所述第一特征图补丁并且向第二分类器提供所述第二特征图补丁；

其中所述输入数据项包括图像；并且

其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理内核一起使得所述装置通过组合原始图像的缩放版本集合来导出所述图像；

其中所述第一特征图补丁对应于第一尺度，所述第一分类器被布置为在所述第一尺度上操作以执行对象识别，并且所述第二特征图补丁对应于第二尺度，所述第二分类器被布置为在所述第二尺度上操作以执行对象识别。

2.根据权利要求1所述的装置，其中所述第一分类器包括所述人工神经网络的第一全连接层。

3.根据权利要求1所述的装置，其中所述第二分类器包括所述人工神经网络的第二全连接层。

4.根据权利要求1所述的装置，其中所述卷积层集合包括四个卷积层。

5.根据权利要求1所述的装置，其中在所述卷积层集合中处理所述输入数据项包括在后续层中处理之前对前一卷积层的输出进行归一化。

6.根据权利要求1所述的装置，其中在所述卷积层集合中处理所述输入数据项包括在后续层中处理之前对前一卷积层的输出进行子采样。

7.根据权利要求1所述的装置，其中在所述卷积层集合中处理所述输入数据项包括在第三卷积层之后执行局部对比度归一化。

8.根据权利要求1所述的装置，其中所述人工神经网络被配置为检测人的图像。

9.根据权利要求7所述的装置，其中所述人工神经网络被配置为检测行人的图像。

10.根据权利要求1所述的装置，其中所述第一特征图补丁和所述第二特征图补丁至少部分交叠。

11.根据权利要求10所述的装置，其中所述第一特征图补丁被包括在所述第二特征图补丁中。

12.一种用于对象检测的方法，包括：

- 向包括卷积层集合的人工神经网络的第一卷积层提供输入数据项；

- 在所述卷积层集合中处理所述输入数据项；

- 在从所述卷积层集合中的最后的卷积层输出的特征图中定义第一特征图补丁和第二特征图补丁，以及

- 向第一分类器提供所述第一特征图补丁并且向第二分类器提供所述第二特征图补丁；

其中所述输入数据项包括图像，并且所述方法还包括通过组合原始图像的缩放版本集合来导出所述图像;

其中所述第一特征图补丁对应于第一尺度，所述第一分类器被布置为在所述第一尺度上操作以执行对象识别，并且所述第二特征图补丁对应于第二尺度，所述第二分类器被布置为在所述第二尺度上操作以执行对象识别。

13.根据权利要求12所述的方法，其中所述第一分类器包括所述人工神经网络的第一全连接层。

14.根据权利要求12所述的方法，其中所述第二分类器包括所述人工神经网络的第二全连接层。

15.根据权利要求12所述的方法，其中所述卷积层集合包括四个卷积层。