[发明专利]一种基于深度学习的高性能多尺度目标检测方法在审
| 申请号： | 202010920608.1 | 申请日： | 2020-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112149665A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 潘伟航;陆佳炜;邵子睿;黄奕涵;郑薇;朱冰倩 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06T3/40;G06T7/11;G06T7/187 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的高性能多尺度目标检测方法，所述方法包括训练过程和检测过程，所述训练过程如下：1.1、输入图片，生成图像块；1.2、筛选正图像块；1.3、筛选负图像块；1.4、输入图像块，训练模型；所述检测过程如下：2.1、预测焦点像素集；2.2、生成焦点图像块；2.3、RoI阶段；2.4、分类和回归；2.5、焦点合成。本发明针对训练过程提出一种全新的候选区域选取方法，同时针对检测流程，采用一种由浅入深的方法，忽略不可能包含目标的区域，相对于过往检测算法处理整个图像金字塔，该发明显著得减少多尺度检测方法的计算量，大幅提高检测速率，突破了以往多尺度检测算法无法投入实际应用的瓶颈。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 性能 尺度 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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