[发明专利]一种基于区域卷积神经网络的实时目标检测方法在审
| 申请号： | 201611252957.0 | 申请日： | 2016-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN106599939A | 公开（公告）日： | 2017-04-26 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于区域卷积神经网络的实时目标检测方法，主要包括输入图像、目标检测系统、交替优化学习共享、分类器分类检测。将任意大小的图像作为输入，在输入图像的同时将多个感兴趣区域(RoIs)输入，区域建议网络提出了检测区域，R‑CNN探测器利用提出的检测区域，完全连接层共享所有空间位置，采用交替训练优化来学习共享特征，通过分类器分类检测。使用RPNs来生成区域建议，使用共享权值减少了网络参数，使得区域建议这一步基本无花费；其中区域建议网络(RPN)和区域卷积神经网络网络(R‑CNN)共享卷积层之间的两个网络，使得成本大幅减少，检测速度快，效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区域 卷积 神经网络 实时 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于区域卷积神经网络的实时目标检测方法，其特征在于，主要包括输入图像(一)、目标检测系统(二)、交替优化学习共享(三)、分类器分类检测(四)。
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