[发明专利]基于FSAF及快-慢速权重的目标检测与识别方法在审
| 申请号： | 202111065576.2 | 申请日： | 2021-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN113850256A | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 聂振钢;赵乐;卢继华;侯杰继;马志峰;韩航程;谢民 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 发明涉及基于FSAF及快‑慢速权重的目标检测与识别方法，属于监督学习及目标识别技术领域。包括：1)搭建包括卷积层、特征图层、预测层的主干网络和RetinaNet有参考框分支；2)搭建FSAF分支并生成图像特征层的有效区及忽略区，具体为：在RetinaNet有参考框分支中每个层级的预测层都添加一个无参考框分支，对标准框在不同特征层的映射框按照A1倍比例缩小后作为有效区、A2倍比例缩小后作为忽略区；3)基于FSAF分支计算分类损耗加回归损耗的和：综合损耗；4)将最优化特征层对应的综合损耗输入标准优化器及LookAhead优化器，使得综合损耗收敛。所述方法引入无参考框机制和Lookahead快‑慢速权重优化器，实现了比RetinaNet网络更好的识别效果，识别精准度和损耗收敛速度都有提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 fsaf 慢速 权重 目标 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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