[发明专利]一种基于区域候选网络的目标检测方法及系统有效
| 申请号： | 201910519737.7 | 申请日： | 2019-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN110348435B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 袁志勇;林啓峰;赵俭辉 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06N3/04;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于区域候选网络的目标检测方法及系统，首先采集遥感数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；然后生成包含感兴趣对象的裁剪区域；接着执行每个剪裁区域的对象检测；最后合并多个裁剪区域的检测结果，并去除冗余检测结果，得到最后检测结果。本发明可以快速定位感兴趣区域，并能同时检测极大尺度目标和极小尺度目标的双尺度训练策略，从而在有限的资源下，高效地对大尺度遥感图像进行对象检测；本发明提出的一种基于模块化设计的裁剪区域网络CRPN，包含弱语义RPN(弱语义特征抽取网络和基于弱语义特征的RPN网络)与剪裁区域生成算法，其可以与传统的目标检测网络(如：Faster RCNN)相结合，实现大尺度遥感图像的高性能对象检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区域 候选 网络 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于裁剪区域候选网络的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集遥感数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；步骤2：生成包含感兴趣对象的裁剪区域；步骤3：执行每个剪裁区域的对象检测；步骤4：合并多个裁剪区域的检测结果，并去除冗余检测结果，得到最后检测结果。
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