[发明专利]一种基于深度学习的小目标物体检测方法在审
| 申请号： | 202010723829.X | 申请日： | 2020-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN111898668A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 杨海东;巴姗姗;黄坤山 | 申请（专利权）人： | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院;佛山市广工大数控装备技术发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06T3/40 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 江金城 |
| 地址： | 528225 *** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的小目标物体检测方法，该检测方法可以克服现有的小目标物体检测方法中检测效率不足和准确率低等问题。首先，基于COCO数据集提取出不包含小目标物体的图像，对图像尺寸进行调整后进行拼接，将拼接图像和COCO数据集中含有小目标对象的图像组成新的数据集，并按4：1的比例将数据集分成训练集和测试集；然后，修改Faster‑RCNN的基础特征提取网络进行特征融合；接着，将进行融合之后的每层级融合特征通过RPN网络进行候选区域选择；再，用训练集对改进后的网络进行训练，得到训练模型；最后，将测试集输入到训练好的模型进行目标检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 目标 物体 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院;佛山市广工大数控装备技术发展有限公司，未经佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院;佛山市广工大数控装备技术发展有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010723829.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
