[发明专利]一种基于深度学习的流媒体视频识别与检测方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的流媒体视频识别与检测方法，其特征在于：将可变形卷积网络应用到基于one－stage的目标检测网络中。

2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的流媒体视频识别与检测方法，其特征在于：用偏移的采样代替传统卷积网络的固定采用，该偏移的采样的偏移量可以通过最终端到端的网络训练得到。

3.如权利要求2所述的一种基于深度学习的流媒体视频识别与检测方法，其特征在于：还包括多尺度特征融合。

4.如权利要求3所述的一种基于深度学习的流媒体视频识别与检测方法，其特征在于：所述多尺度特征融合的方法包括：经过多层卷积网络的迭代运算，特征图会随着池化层的操作而逐渐变小，控制部分网络层特征的输出和输入大小一致,且分别将该部分网络定义为一个金字塔级别，然后选择每个阶段的最后一层输出作为特征图的参考，将每个等输出网络阶段的最后一残差结构的输出。