[发明专利]基于特征加权与网络微调的小样本目标检测方法有效
| 申请号： | 202110871133.6 | 申请日： | 2021-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN113642574B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 朱得糠;李彤;孟志鹏 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人： | 王智红 |
| 地址： | 100071 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉图像目标检测技术领域，提供基于特征加权与网络微调的小样本目标检测方法。完成有B个基类和N个新类(小样本)的目标检测任务。本发明为经典Faster RCNN目标检测算法增加了元学习器为检测器学习权重矢量，并据此将网络训练过程划分为基类训练和微调训练两个阶段；为经典的Faster RCNN检测器添加了特征加权过程，并改进了随后的区域池化和预测层网络，以适应加权后的特征金字塔。本发明有效提升了小样本目标检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 加权 网络 微调 样本 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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