[发明专利]一种物体检测方法及装置有效
| 申请号： | 201710652233.3 | 申请日： | 2017-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN107545263B | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 王生进;李栋 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06K9/66;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李官 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种物体检测方法及装置，所述方法包括：接收样本图片，训练所述样本图片并标注所述样本图片中各个感兴趣物体的轴对齐矩形边框位置，获得所述样本图片的图片特征图；通过对所述图片特征图进行预设的卷积操作和预设的反卷积操作，获得与所述样本图片的尺寸大小一致的输出特征图；通过将图像复原L2损失函数、窗口分类Softmax损失函数和窗口校正平滑L1损失函数三种损失函数线性加和训练网络，获得目标训练网络；输入所述输出特征图到所述目标训练网络，获得初始检测结果，对所述初始检测结果进行非极大值抑制，获得所述样本图片中各个感兴趣物体的检测结果。本发明实施例实现了对图片中物体的检测识别率的提高，并尽可能地检测到图片中具有不同尺寸的目标，特别是小尺寸目标。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 物体 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种物体检测方法，其特征在于，所述方法包括：接收样本图片，训练所述样本图片并标注所述样本图片中各个感兴趣物体的轴对齐矩形边框位置，获得所述样本图片的图片特征图；通过对所述图片特征图进行预设的卷积操作和预设的反卷积操作，获得与所述样本图片的尺寸大小一致的输出特征图；通过将图像复原L2损失函数、窗口分类Softmax损失函数和窗口校正平滑L1损失函数三种损失函数线性加和训练网络，获得目标训练网络；输入所述输出特征图到所述目标训练网络，获得初始检测结果，对所述初始检测结果进行非极大值抑制处理，获得所述样本图片中各个感兴趣物体的检测结果。
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