[发明专利]一种基于多尺度特征加权的小样本目标检测方法有效
| 申请号： | 202011237385.5 | 申请日： | 2020-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN112464743B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 蒋雯;张子涵;耿杰;邓鑫洋 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710072 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度特征加权的小样本目标检测方法，包括以下步骤：步骤一、将数据集划分为基本类别与小样本类别；步骤二、基类训练过程中构建特征提取网络；步骤三、构建特征分支网络，对多尺度的特征进行融合；步骤四、构建权重生成网络，预测相应类别对应的权重；步骤五、进行类别权重加权过程，使用不同类别的权重向量对特征进行加权；步骤六、使用综合检测器进行回归预测；步骤七、在网络框架不变的情况下将基本类别与小样本类别同时加入微调过程，重复上述步骤二至六最终得到小样本目标检测的结果。本发明结构清晰，设计了多尺度融合的网络结构让网络能够使用各个尺度的图像信息从而能更好的检测不同尺度的目标。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 加权 样本 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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