[发明专利]一种基于改进端到端神经网络的室内物体目标检测方法在审
| 申请号： | 202010039334.5 | 申请日： | 2020-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN111275082A | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 陈略峰;吴敏;曹卫华;张平平 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 易滨 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进端到端神经网络的室内物体目标检测方法，利用标注框标注训练集中每一个目标，获取到训练集中每一个目标的类别和位置信息；对卷积神经网络进行初始化，对训练集进行预处理；将预处理后的训练集图像分割成M×N的网格；利用网格进行选取初始候选框；对每个网格进行目标的检测，得到目标类别的类别置信度；根据类别置信度设置卷积神经网络输出，得到最终预测框；训练卷积神经网络，得到训练完成的卷积神经网络；利用训练好的卷积神经网络对待检测目标的图像进行测试，从而确定目标物体的类别和定位。本发明在神经网络中提出了先池化后卷积的特征提取模式，减少特征信息的损失的同时实现快速的室内目标检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 端到端 神经网络 室内 物体 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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