[发明专利]基于迁移学习的人物检测方法和系统在审
| 申请号： | 202111103913.2 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN113936295A | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 张蕊;杜治兴;常明;张曦珊;刘少礼 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/70;G06K9/62;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国 |
| 地址： | 100080 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于迁移学习的人物检测方法和系统，包括：构建用于图像目标检测的教师网络和其对应的学生网络，获取已标注人物类别标签的图片数据集作为训练数据集；以该训练数据集对该教师网络和该学生网络进行训练时，提取老师网络每层目标检测FPN的分类分支输出，得到包括NCHW四个通道输出结果的四维矩阵；通过在该四维矩阵的C通道方向求和，得到NHW维度的特征矩阵作为特征掩码矩阵，基于该特征掩码矩阵、老师网络和学生网络的FPN特征图，得到特征图约束损失；对教师网络的损失、学生网络的损失和该特征图约束损失进行求和，得到蒸馏损失，该蒸馏损失收敛后使用该学生网络对图片中的人物进行检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 人物 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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