[发明专利]一种面向小目标检测的网络和困难样本挖掘方法有效
| 申请号： | 201911160906.9 | 申请日： | 2019-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN110929649B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 周靖凯;刘琼 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V10/25;G06V10/52;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向小目标检测的网络和困难样本挖掘方法，包括以下步骤：步骤一、使用主干网络提取当前图像主干特征；步骤二、构造颈部网络，生成特征金字塔；步骤三、构造区域生成网络模型，生成感兴趣区域；步骤四、基于困难样本挖掘生成训练数据；步骤五、使用感兴趣区域对齐模块裁剪区域特征；步骤六、使用头部网络分类和定位目标。本发明能够显著提高小目标检测精度，且仅少量增加计算开销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 目标 检测 网络 困难 样本 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
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