[发明专利]基于FASTER-RCNN模型的多尺度检测方法在审
| 申请号： | 202111575232.6 | 申请日： | 2021-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN114445332A | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 关新锋;刘凯;吴波;胡荣;王兆俊;常泽民;王嘉楠;徐小玉 | 申请（专利权）人： | 江西航天鄱湖云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06V20/52;G06V10/82;G06V10/25 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 330096 江西省南昌市南昌高新技*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于FASTER‑RCNN模型的多尺度检测方法，包括：将待检测图像输入VGG16卷积神经网络，以VGG16卷积神经网络中的conv1_2、conv3_3、conv5_3三种特征提取层的输出同时依次经过RPN、ROI pooling网络，得到初步的Faster‑RCNN模型；对初步的Faster‑RCNN模型进行稀疏化训练，找出权重较小的小标度因子通道；对小标度因子通道进行剪枝，得到小目标Faster‑RCNN模型；对小目标Faster‑RCNN模型中特征进行量化，得到多尺度小目标Faster‑RCNN模型。解决了识别精度低、分析效率慢、显存资源占用大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 faster rcnn 模型 尺度 检测 方法 | ||
【主权项】：
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