[发明专利]一种基于深度可分离卷积的目标检测方法和系统有效
| 申请号： | 201811361916.4 | 申请日： | 2018-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN109472315B | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 张雷 | 申请（专利权）人： | 江苏木盟智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 上海硕力知识产权代理事务所(普通合伙) 31251 | 代理人： | 郭桂峰 |
| 地址： | 226500 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度可分离卷积的目标检测方法和系统，其方法包括：获取图像数据；所述图像数据包括目标对象；将所述图像数据输入至深度可分离神经网络中，提取所述图像数据中的图像特征；根据不同层次的图像特征进行融合检测，输出所述目标对象的预测结果。本发明解决使用标准卷积神经网络进行目标对象识别时速度较慢的问题，使用不同层次的图像特征进行检测后，进行特征融合，保证了目标对象检测的高效性和准确率，实现计算开销小、有效精准检测目标对象的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 可分离 卷积 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度可分离卷积的目标检测方法，其特征在于，包括步骤：获取图像数据；所述图像数据包括目标对象；将所述图像数据输入至深度可分离神经网络中，提取所述图像数据中的图像特征；根据不同层次的图像特征进行融合检测，输出所述目标对象的预测结果。
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