[发明专利]一种基于自动标注和迁移学习的密集堆垛目标检测方法有效
| 申请号： | 201911074733.9 | 申请日： | 2019-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN110866476B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 郁云 | 申请（专利权）人： | 南京信息职业技术学院 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/096 |
| 代理公司： | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人： | 奚铭 |
| 地址： | 210023 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于自动标注和迁移学习的密集堆垛目标检测方法，由高分辨率图像分割建立已标注的训练图像集；然后将已标注的训练图像集输入已预训练的目标检测模型YOLOv3，优化YOLOv3模型的先验框尺寸和损失函数，利用训练图像集对模型进行精调；最后将待检测图像输入精调后的YOLOv3模型，输出目标子区域的分类和子区域位置，再将输出结果图拼接恢复成原始图像，并统计总计数结果。本发明方法具有很强的抗干扰性和鲁棒性，对图像拍摄者和拍摄光照条件的要求较低；通过无监督学习方法，实现了图像的准自动标注，极大降低了人工标注的工作量，提高了模型训练效率；能用于包含大量相互遮挡的密集堆垛目标的图像识别，适合各种密集堆垛目标自动计数的场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自动 标注 迁移 学习 密集 堆垛 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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