[发明专利]一种基于域自适应学习的多复杂场景目标检测方法在审
| 申请号： | 202011278312.0 | 申请日： | 2020-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN112434586A | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 苏卓;汤成熙;周凡;林格 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于域自适应学习的多复杂场景目标检测方法。首先收集得到通用目标检测图像集、降质场景图像集；之后利用通用目标检测图像集预训练目标检测网络YOLOv3，然后在此基础上嵌入域自适应模块，再利用通用目标检测图像集、降质场景图像集对其重新进行训练，得到最终的多复杂场景目标检测网络；输入待检测目标的图像即可计算出图像中物体的类别以及位置。本发明能够针对多种不同的降质场景进行目标检测，适用性广；能够在确保检测精度的前提下，实时对图像中的目标作出检测；采用了自适应学习的方法，降低了通用图像与多种不同降质场景图像的域间差异，使得目标检测能够同时在多种场景的图像上表现良好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 学习 复杂 场景 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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