[发明专利]用于对象检测的系统和方法有效
| 申请号： | 201680079308.7 | 申请日： | 2016-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN108496185B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 王晓刚;欧阳万里 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;王艳春 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 公开了一种用于对象检测的方法，包括：将待检测的候选对象类别分组成构成阶层式树状结构的多个对象集群；获得图像和用于所获得的图像的至少一个边界框；从所述阶层式树状结构的根集群到叶集群，通过针对所述阶层式树状结构的每个所述集群分别训练的CNN来评估每个边界框中的对象，以确定所述对象的最深叶集群；以及将所确定的最深叶集群处的对象类别标签输出为所述对象的预测对象类别标签。在本公开内还公开了一种用于对象检测的系统。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 对象 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于对象检测的方法，包括：将待检测的对象的对象类别分组成构成阶层式树状结构的多个对象集群；获得图像和用于所获得的图像的至少一个边界框；从所述阶层式树状结构的根集群到叶集群，通过针对所述阶层式树状结构的每个所述对象集群分别训练的CNN来评估每个边界框中的对象，以确定所述对象的最深叶集群；以及将所确定的最深叶集群处的对象类别标签输出为所述对象的预测对象类别标签。
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