[发明专利]一种基于动态分类器的小样本目标检测系统及方法在审
| 申请号： | 202111489407.1 | 申请日： | 2021-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN114187440A | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 张冬雨;陈帆;黄俊颖;林倞 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 禹小明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于动态分类器的小样本目标检测系统及方法，系统采用Faster R‑CNN作为基础检测器；Base training阶段不修改模型结构，直接在base classes上从随机初始化开始训练整个模型，模型的box predictor模块中采用多分类器用作最终的目标分类，具体地，使用了神经网络中的全连接层，Fine‑tuning阶段固定住除box predictor之外的全部模型参数，并且把多分类器换成距离分类器，具体地，使用了余弦分类器；由此可知，本发明也属于基于fine‑tuning的那一类小样本目标检测算法，但在保证高精度的同时极大地缩短了fine‑tuning的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 动态 分类 样本 目标 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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