[发明专利]基于卷积神经网络的图像主目标检测方法及装置有效
| 申请号： | 201910307147.8 | 申请日： | 2019-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN110188766B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 李锴 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/46;G06V10/762;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇思诚业知识产权代理有限公司 11444 | 代理人： | 冯晓平 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及人工智能领域，提供了一种基于卷积神经网络的图像主目标检测方法及装置。其中，方法包括获取输入图像；将所述输入图像经过卷积层处理以得到多个特征图，并通过特征通道输出所述特征图；根据每个特征通道的热力图获取所述特征图上的显著性区域；对所述特征图上的显著性区域做聚类处理以形成多个特征簇；基于所有所述特征簇的位置确定所述输入图像上的主目标的位置。本技术方案现有技术中模型训练时图像的特定目标需要人工标注，且训练后的模型仅适用特定目标的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 图像 目标 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的图像主目标检测方法，其特征在于，包括：获取输入图像；将所述输入图像经过卷积层处理以得到多个特征图，并通过特征通道输出所述特征图；根据每个特征通道的热力图获取所述特征图上的显著性区域；对所述特征图上的显著性区域做聚类处理以形成多个特征簇；基于所有所述特征簇的位置确定所述输入图像上的主目标的位置。
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