[发明专利]一种面向计算机视觉应用的轻量化无锚框目标检测方法有效
申请号: | 202010257831.2 | 申请日: | 2020-04-03 |
公开(公告)号: | CN111476252B | 公开(公告)日: | 2022-07-29 |
发明(设计)人: | 徐小龙;赵家瀚 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | G06V10/44 | 分类号: | G06V10/44;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06T3/40;G06T7/73 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 向文 |
地址: | 210003 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种面向计算机视觉应用的轻量化无锚框目标检测方法,包括如下步骤:将输入图片通过轻量化的主干网络提取特征;利用轻量化主干网络中的一部分特征图构建轻量化特征金字塔结构;将特征金字塔上每层特征图的每个像素点坐标映射回原图,得到所有预测边框的中心点坐标;特征金字塔每层特征图后都连接轻量化预测分支,以获取预测边框信息;将图片通过网络,由所有预测分支得到的预测边框信息解码和计算得到所有预测边框;进行非极大值抑制得到最终检测识别结果。本发明采用无锚框设计思想,消除了锚框带来的所有人工设计超参数和复杂计算从而节省训练时的内存占用,并结合特征金字塔结构提高模型对各尺度目标敏感度从而提升检测精度。 | ||
搜索关键词: | 一种 面向 计算机 视觉 应用 量化 无锚框 目标 检测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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