[发明专利]一种基于CenterNet的轻量级水下目标检测方法有效
| 申请号： | 202110723096.4 | 申请日： | 2021-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN113420819B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 沈钧戈;毛昭勇;丁文俊;姜旭阳 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于CenterNet的轻量级水下目标检测方法，在水下拍摄目标图像，将目标图像制作为数据集，将数据集分为训练集和测试集，并对训练集进行标注，选择ResNet18作为特征提取网络，搭建特征金字塔进行多尺度特征融合，并输出融合后图像大小最大的特征图至检测头中，使用CenterNet算法对训练集中的图像及标注的信息进行深度学习的训练，得到训练后的模型，进行目标检测，获取图像中待检测目标的分类信息和位置信息。本发明更加轻量化，适用于嵌入式设备中，目标检测精度较高，进一步提升了对水下光学图像中多尺度目标的检测精度，减少了部分所需的计算量，增加了推理速度，使算法更加轻量化、实时化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 centernet 轻量级 水下 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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