[发明专利]一种基于语义信息融合的少样本目标检测方法在审
| 申请号： | 201910806167.X | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110555475A | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 毕盛;黎潇潇;董敏 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 44245 广州市华学知识产权代理有限公司 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于语义信息融合的少样本目标检测方法，包括：1)获取基础数据，包括支持集类别的图像数据、标签、文本描述语句及验证图像；2)提取支持集图像的视觉特征、文本描述语义特征，并分别构造特征原型；3)在视觉特征原型中嵌入文本语义特征原型；4)构建用于嵌入检测器中的基于度量的分类器头；5)构建基于特征金字塔网络FPN主干的目标检测器；6)获取待检测图像并利用构建好的目标检测器进行目标检测。本发明能够融合图像数据的图像特征及文本描述语义特征，利用图像所包含的不同类型信息解决少样本数据不足的问题，有效提高少样本目标检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 文本描述 构建 原型 目标检测器 视觉特征 样本目标 语义特征 图像 嵌入 检测器 待检测图像 金字塔网络 构造特征 基础数据 目标检测 融合图像 图像数据 图像特征 文本语义 样本数据 语义信息 分类器 检测 准确率 度量 语句 主干 标签 验证 融合 | ||
【主权项】：
1.一种基于语义信息融合的少样本目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)获取基础数据，包括支持集类别的图像数据、标签、文本描述语句及验证图像；/n2)提取支持集图像的视觉特征、文本描述语义特征，并分别构造特征原型；/n3)在视觉特征原型中嵌入文本语义特征原型；/n4)构建用于嵌入检测器中的基于度量的分类器头；/n5)构建基于特征金字塔网络FPN主干的目标检测器；/n6)获取待检测图像并利用构建好的目标检测器进行目标检测。/n
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