[发明专利]基于轻量化残差学习和反卷积级联的自适应目标检测方法在审
| 申请号： | 202011342607.X | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112348036A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 刘芳;韩笑;孙亚楠 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于轻量化残差网络和反卷积级联的自适应目标检测方法，包括以下步骤：获取图像训练数据集和测试数据集；通过结合深度可分离卷积和残差学习的轻量化残差网络来提取待检测图像的深层次特征，获得目标的深层次表达；采用1x1卷积对提取到的不同层级特征图固定输出特征图维度；利用反卷积级联结构增大深层级特征图分辨率以实现与其前一层特征图的空间尺寸一致；利用语义特征指导候选区域生成网络在多尺度特征图上自适应生成与真实目标更加匹配的目标候选框；最后对生成的目标候选框Anchor进行修正。本发明有效的提高了目标检测的精确性，能够在复杂条件下快速准确地检测目标，有效提高目标检测的实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 量化 学习 卷积 级联 自适应 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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