[发明专利]一种基于多尺度图像和加权融合损失的小目标检测方法有效

专利信息
申请号: 202010134062.7 申请日: 2020-03-02
公开(公告)号: CN111461110B 公开(公告)日: 2023-04-28
发明(设计)人: 林坤阳;罗家祥 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06V10/766;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/25;G06V10/26;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/04
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 林梅繁
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明属于图像、视频处理领域,涉及一种基于多尺度图像和加权融合损失的小目标检测方法,包括:基于改进Mask RCNN模型对多种不同尺度图像提取多组特征向量,对多组特征向量进行融合,构造特征金字塔;基于特征金字塔生成候选检测框并筛选得到建议检测框;将建议检测框对应回特征金字塔中产生它们的特征图中,在特征图上对齐截取;将对齐后的建议检测框输入分类器层,得到建议检测框的类别置信度和位置偏移量;在测试阶段,根据建议检测框的类别置信度得分大小筛选一定的建议检测框,并做非极大值抑制;在训练阶段,对检测小目标特征层计算出的损失函数进行加权,并与检测大、中目标层的损失函数融合,增强模型对小目标物体的敏感程度。
搜索关键词: 一种 基于 尺度 图像 加权 融合 损失 目标 检测 方法
【主权项】:
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