[发明专利]一种基于轻量化卷积的无锚框目标检测方法有效
| 申请号： | 202110390662.4 | 申请日： | 2021-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN113011384B | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 袁正午;寇思佳 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/75;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于轻量化卷积的无锚框目标检测方法，属于计算机视觉目标检测领域。该方法包括：S1：构造轻量化的骨干网络，并输入图片到轻量化的骨干网络中，提取特征图；S2：根据得到的特征图进行左上角点和右下角点的池化操作；S3：池化后的左上角点、右下角点都分别进行十字星变形卷积与角点预测操作；S4：根据预测的角点和向心位移算法进行角点匹配，由预测边界框的得分输出最终结果。本发明采用的无锚框的设计思想，在训练过程中可以解决正负样本不平衡，超参数设计复杂，锚框的复杂计算等问题，同时轻量化的骨干网络可以达到有效压缩网络模型，降低模型参数量，减少计算资源消耗，提升运算速度的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 卷积 无锚框 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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