[发明专利]利用1xH卷积的基于CNN的对象检测方法及装置有效
| 申请号： | 201911347404.7 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111476262B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 金桂贤;金镕重;金寅洙;金鹤京;南云铉;夫硕焄;成明哲;吕东勋;柳宇宙;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰 | 申请（专利权）人： | 斯特拉德视觉公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/776;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 邓毅;黄纶伟 |
| 地址： | 韩国庆*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 利用1xH卷积的基于CNN的对象检测方法及装置。本发明涉及学习满足KPI的使用于硬件最佳化的基于CNN的对象检测器的参数的学习方法，其特征在于，包括如下步骤：(a)使第1转置层或池化层将各个候选框的池化特征图上的像素按照各个候选框级联；(b)使1×H1及1×H2卷积层对将级联的池化特征图的所有通道中的各自对应的通道内的各个特征级联而生成的重塑特征图应用1×H1及1×H2卷积运算来生成调整特征图；及(c)使第2转置层或分类层按照各个像素将调整特征图分离并将参照对象检测信息及与此对应的GT来算出的对象检测损失反向传播来生成各个候选框的像素级特征图。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 xh 卷积 基于 cnn 对象 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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