[发明专利]图像检测、神经网络训练方法、装置和电子设备有效
| 申请号： | 201710239189.3 | 申请日： | 2017-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN108229523B | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 任思捷;陈晓濠;刘建博;孙文秀;严琼;徐立;戴宇荣 | 申请（专利权）人： | 深圳市商汤科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京康达联禾知识产权代理事务所(普通合伙) 11461 | 代理人： | 兰淑铎;张雪飞 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种图像检测方法、装置和电子设备，以及，一种神经网络训练方法、装置和电子设备。其中，图像检测方法包括：获取待检测图像的多个特征图，其中，多个特征图的分辨率不同；通过神经网络包括的至少一个特征改善层中的每个特征改善层按照分辨率从高到低的顺序依次对多个特征图进行特征提取，将每次特征提取的结果与相邻的后一特征图和/或前一特征图进行特征融合，生成对应的多个特征改善图；使用生成的各特征改善图进行图像检测。通过本发明实施例，可以更为准确地确定待检测图像中的目标对象的位置和信息，以进行高效、精准的图像检测。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 检测 神经网络 训练 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种图像检测方法，包括：获取待检测图像的多个特征图，其中，多个特征图的分辨率不同；通过神经网络包括的至少一个特征改善层中的每个特征改善层按照分辨率从高到低的顺序依次对多个特征图进行特征提取，将每次特征提取的结果与相邻的后一特征图和/或前一特征图进行特征融合，生成对应的多个特征改善图；使用生成的各特征改善图进行图像检测。
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