[发明专利]一种目标检测方法及装置在审
| 申请号： | 201810122649.9 | 申请日： | 2018-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN110119737A | 公开（公告）日： | 2019-08-13 |
| 发明（设计）人： | 郭益林;李程;黄亮 | 申请（专利权）人： | 高德软件有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京鼎佳达知识产权代理事务所(普通合伙) 11348 | 代理人： | 王伟锋;刘铁生 |
| 地址： | 102200 北京市昌平*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种目标检测方法及装置，方法包括：获取初始图像；将初始图像输入预先训练的深度卷积网络模型，得到深度卷积网络模型输出的标注有兴趣目标候选框的第二图像，其中，兴趣目标候选框中可能存在所述初始图像上所包含的兴趣目标；深度卷积网络模型为预先利用标注有兴趣目标的真实信息的训练图像进行训练得到；深度卷积网络模型中最深层次的卷积层的输入包括：至少一其它卷积层的输出结果以及，层次最深的卷积层的相邻卷积层的输出结果与网络参数进行卷积运算得到的卷积结果。在本申请中，通过以上方式提高输出的初始图像上所包含的兴趣目标的候选框的位置的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 兴趣目标 初始图像 网络模型 候选框 目标检测 输出结果 标注 准确度 输出 卷积运算 网络参数 训练图像 真实信息 申请 图像 | ||
【主权项】：
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：获取初始图像；将所述初始图像输入预先训练的深度卷积网络模型，得到所述深度卷积网络模型输出的标注有兴趣目标候选框的第二图像，其中，所述候选框中可能存在所述初始图像上所包含的兴趣目标；所述深度卷积网络模型为预先利用标注有兴趣目标的真实信息的训练图像进行训练得到；所述深度卷积网络模型中最深层次的卷积层的输入包括：至少一其它卷积层的输出结果以及，所述最深层次的卷积层的相邻卷积层的输出结果与网络参数进行卷积运算得到的卷积结果。
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