[发明专利]一种基于增量学习的目标检测方法在审
| 申请号： | 202110717472.9 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113536971A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 陈扬;张杰;杨宵玲;杜寅超;陈江鹏;郑学哲 | 申请（专利权）人： | 中科苏州智能计算技术研究院;苏州旭创科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 陈忠辉 |
| 地址： | 215123 江苏省苏州市苏州工*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种基于增量学习的目标检测方法，在不改变原有目标检测网络的检测能力基础上，能持续增加新的检测功能，主要概述步骤为构建目标检测网络，在目标检测网络的图像分类特征层添加图像重构误差模块，基于图像信息重构的方式，提取到得到抽象、完备的特征；设计了赋予图像中低频和高频分量不同权重的重构损失函数，避免网络在重构的图像中丢失目标特征；在目标检测网络的完备特征空间中，插入ICLM模块进行类别增量学习任务。应用本发明目标检测方法，在通用的目标检测网络中构建的完备特征空间能有效地保留整张图像的信息，避免在特征提取阶段产生特征丢失，是一种简单有效的增量学习方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增量 学习 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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