[发明专利]基于多尺度特征融合的自适应可变占比目标检测方法在审
| 申请号： | 202110712902.8 | 申请日： | 2021-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN113313118A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 宿南;李瑞;王金鹏;闫奕名;赵春晖;黄博闻 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 岳泉清 |
| 地址： | 150001 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于多尺度特征融合的自适应可变占比目标检测方法，属于目标检测技术领域，本发明为解决待测目标是小目标情况下，小目标在特征图上尺寸过小，学习过程中易被大目标主导，导致小目标检测效果较差的问题。它包括：可变占比图像生成器将原始数据生成不同大小的目标数据，然后将目标数据输送至特征提取网络，特征提取网络对特征进行提取，然后将提取的特征输送至多尺度特征生成器，多尺度特征生成器产生三个尺度的特征图，所述三个尺度特征图包括小特征图、中特征图和大特征图，将三个尺度的特征图输送至多尺度预测框中，多尺度预测框对三个尺度的特征图分别生成预测框，预测框内即为目标检测结果。本发明用于目标检测，尤其适用于小目标的目标检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 特征 融合 自适应 可变 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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