[发明专利]一种基于尺度匹配的弱小人物目标检测方法有效
| 申请号： | 201910918836.2 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110728214B | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 韩振军;余学辉;宫宇琦;蒋楠;韩许盟;彭潇珂;王岿然;焦建彬;叶齐祥;万方 | 申请（专利权）人： | 中国科学院大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/42;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京康思博达知识产权代理事务所(普通合伙) 11426 | 代理人： | 孙建玲;刘冬梅 |
| 地址： | 100049 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于尺度匹配的弱小人物目标检测方法，该方法包括将网络预训练数据集上人物的尺度分布迁移为目标训练集上弱小人物尺度分布的步骤；训练目标检测模型时，首先在尺度迁移后的预训练数据集上预先训练得到初步的目标检测模型，然后再在目标训练集上训练得到最终的目标检测模型。本发明方法通过尺度匹配，使得模型能够更好地研究和利用微小尺度上的信息，使卷积神经网络或其他模型在弱小目标表示上更加精确，有效提高了现有技术检测器的检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 匹配 弱小 人物 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于尺度匹配的弱小人物目标检测方法，其特征在于，该方法包括将网络预训练数据集上人物的尺度分布迁移为目标训练集上弱小人物尺度分布的步骤；/n训练目标检测模型时，首先在尺度迁移后的预训练数据集上预先训练得到初步的目标检测模型，然后再在目标训练集上训练得到最终的目标检测模型。/n
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