[发明专利]一种基于Faster-RCNN的强负样本水下目标检测方法有效
| 申请号： | 201810986082.X | 申请日： | 2018-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN109165658B | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 张盛平;吕晓倩;孙嘉敏;董开坤;朴学峰;孙鑫;张维刚 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学（威海） |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南诚智商标专利事务所有限公司 37105 | 代理人： | 郑宪常 |
| 地址： | 264209*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Faster‑RCNN的强负样本水下目标检测方法，包括以下步骤：获取目标图像数据集，将目标图像输入卷积神经网络进行前向传播至共享的卷积层得到低维特征图；将获取的低维特征图一路输入至RPN网络得到正负样本及坐标，另一路继续前向传播得到高维特征图；对获取的与Ground Truth不相交的负样本进行图像求均值处理，实现基于图像亮度特征的相似度比较，完成与正样本相似的假负样本的筛除；将正样本、获取的筛选后的负样本与高维特征图共同输入到ROI Align层，提取正负样本建议区域的特征；将获取的建议区域特征传入全连接层，输出该区域的分类得分及回归后的坐标值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 faster rcnn 样本 水下 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于Faster‑RCNN的强负样本水下目标检测方法，其特征是，包括以下步骤：获取目标图像数据集，将目标图像输入卷积神经网络进行前向传播至共享的卷积层得到低维特征图；将获取的低维特征图一路输入至RPN网络得到正负样本及坐标，另一路继续前向传播得到高维特征图；对获取的与GroundTruth不相交的负样本进行图像求均值处理，实现基于图像亮度特征的相似度比较，完成与正样本相似的假负样本的筛除；将正样本、获取的筛选后的负样本与高维特征图共同输入到ROIAlign层，提取正负样本建议区域的特征；将获取的建议区域特征传入全连接层，输出该区域的分类得分及回归后的坐标值。
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