[发明专利]基于拟反馈神经网络的多级骨干网络检测通用物体的方法有效
| 申请号： | 201910058187.3 | 申请日： | 2019-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN109902800B | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 刘玉栋;王勇涛;汤帜 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于多级骨干网络的通用物体的检测方法，建立基于拟反馈神经网络的多级骨干网络，利用多个骨干网络之间的连接，在深度神经网络中模拟反馈机制，从而增强通用物体特征的提取，提高物体检测的精度。本发明可应用于多种物体检测器，被应用的检测器的骨干网络采用本发明提供的多级骨干网络，而检测器其他部分的网络结构不需要改变，方法简单方便，且物体检测精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 反馈 神经网络 多级 骨干 网络 检测 通用 物体 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多级骨干网络的通用物体的检测方法，建立基于拟反馈神经网络的多级骨干网络，利用多个骨干网络之间的连接，在深度神经网络中模拟反馈机制，从而增强通用物体特征的提取，提高物体检测的精度；包括如下步骤：1)建立基于拟反馈神经网络的多级骨干网络；每级骨干网络的个数为1个；每级骨干网络的结构相同；每个骨干网络包含多个阶段；每个阶段内包含多个卷积层；对每个骨干网络，将每个阶段的输出作为输入，送入下一级骨干网络的相同阶段，形成拟反馈的连接；2)收集待检测的通用物体的图像，输入到检测器；3)将图像送入步骤1)建立的基于拟反馈神经网络的多级骨干网络提取特征，多级骨干网络的输出即为提取得到的特征；4)将从多级骨干网络提取得到的特征送入多级骨干网络后续的检测器模块中，进行检测；5)将多级骨干网络后续的检测器模块的输出作为检测器的检测结果。
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