[发明专利]一种基于深度学习的长尾目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的长尾目标检测方法，包括以下步骤：S1、获取图像数据集：获取符合长尾分布的图像数据集，对数据集进行划分，划分训练集和测试集；S2、数据集预处理：对数据集进行预处理，计算每个类别的有效样本数；S3、输出logit：采用预训练模型在训练集上训练，得到训练网络输出的logit；S4、筛选语义相似类别：对网络输出logit进行阈值设置，只对与头部类语义相似的尾部类进行抑制，提高网络对尾部类别的关注程度；接着根据网络输出的logit自适应地调整语义相似类别间的抑制梯度，增强对尾部类别的区分，在类别间数据量存在显著差别的长尾数据集LVIS上进行实验，提高尾部类别的检测精度。