[发明专利]一种神经网络中图像处理方法

摘要

本发明提供一种神经网络中图像处理方法，方法包括步骤：第一分类网络对所接收到的目标图像进行特征提取；第一定位网络将所得到的第一目标像素个数和第一目标位置发送至第一分类网；第一分类网根据第一目标像素个数确定所选择的第一目标池化层的池化结果；第二分类网络对第一数量个特征图中每一个特征图进行特征提取；第二分类网络确定所选择的第二目标池化层的池化结果，得到第二个尺度层的第二预测标签；确定目标类别标签，以及确定最终的目标定位。应用本发明实施例，通过增加了复数个先验矩形框来描述特征区域，最后通过将所有的特征区域分别分类判定，对每个预测概率进行加权平均强化矩形框在最终判决的影响力。

主权项

1.一种神经网络中图像处理方法，其特征在于，所述神经网络至少包括第一尺度层和第二尺度层，所述第一尺度层至少包括：第一分类网络、第一定位网络，所述第二尺度层至少包括：第二分类网络、第二定位网络；所述方法包括步骤：所述第一分类网络对所接收到的目标图像进行特征提取，并将最后一个池化层的输出结果送入所述第一定位网络；所述第一定位网络得到第一目标像素个数和第一目标位置，并将所得到的第一目标像素个数和第一目标位置发送至所述第一分类网，以及根据所述第一定位网络输出截取出第一数量个特征图作为所述第二尺度层的输入；所述第一分类网根据所述第一目标像素个数确定所选择的第一目标池化层的池化结果并反馈至所述第一定位网络，以及得到所述第一个尺度层的第一预测标签；所述第二分类网络对所述第一数量个特征图中每一个特征图进行特征提取，并将最后一个池化层的输出结果送入所述第二定位网络；所述第二定位网络获得第二目标像素个数和第二目标位置，并将所得到的第二目标像素个数和第二目标位置发送至所述第二分类网；所述第二分类网根据所述第二目标像素个数确定所选择的第二目标池化层的池化结果并反馈至所述第二定位网络，以及得到所述第二个尺度层的第二预测标签；根据所述第一预测标签和所述第二预测标签的融合确定目标类别标签，以及确定最终的目标定位。