[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
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: | 本发明属于图像、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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