[发明专利]一种基于卷积神经网络的多目标检测方法有效
| 申请号： | 202110252770.5 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN112906718B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 肖嵩;张兆琦;杨子轩;杨翌晗;张同振;董文倩;曲家慧 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 侯琼;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的多目标检测方法。主要解决了现有实时目标检测方法对小目标检测精度不足的技术问题。其实现方案包括：获取待检测目标的图像数据；将图像数据通过卷积神经网络分析获得多层特征图；将多层特征图通过特征融合网络进行融合，学习不同感受野分支的重要程度后，再将高层全局语义信息和底层局部细节信息融合输出，获得第三融合特征图；最后将第三融合特征图根据预设尺度生成候选框，利用候选框分析处理获得目标检测结果，实现多目标检测。本发明通过融合多层特征图的信息加强特征之间信息相关性，能够有效提高多目标检测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 多目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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