[发明专利]一种目标密度估计神经网络的训练方法有效
| 申请号： | 202010533662.0 | 申请日： | 2020-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN111680648B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 请求不公布姓名 | 申请（专利权）人： | 成都数之联科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 成都云纵知识产权代理事务所(普通合伙) 51316 | 代理人： | 熊曦 |
| 地址： | 610042 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种目标密度估计神经网络的训练方法，本方法涉及图像处理领域，本方法提出了新的基于回归的网络训练方法，同时，该训练方法创新使用了基于注意力机制的学习模块，通过本方法训练后的神经网络能够在目标密度大、遮挡多的环境下同样具有良好的识别效果；本发明中的方法通过网络迭代和注意力训练，能有效训练出可靠的神经网络用以估计区域内高密度目标的个数，为基于目标个数的应用提供准确的基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 目标 密度 估计 神经网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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