[发明专利]基于RetinaNet的多尺度单阶段目标检测方法在审
| 申请号： | 202310148143.6 | 申请日： | 2023-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN115861772A | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 陈滨;刘海宇;邵艳利;魏丹;王兴起 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/80;G06V10/30;G06V10/44;G06V10/77;G06V10/764;G06V10/766;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于RetinaNet的多尺度单阶段目标检测方法。该方法将卷积块注意力模块添加到ResNet主干网络的残差模块中，使用改进后的ResNet网络进行多尺度特征提取。然后采用双向路径融合的特征金字塔，对提取到的不同尺度的特征信息进行融合，可以增大浅层特征层的语义信息占比，提高小目标包含的语义权重，同时增大采样过程中的感受野，加强多个尺度间的特征联系。最后将融合后的特征图使用完全交并比损失函数对检测目标进行筛选。本发明能够消除训练时的检测正负样本不均衡的问题，提高了小目标的检测率，检测结果可以用于完成人脸识别、物体分类等下游识别任务。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 retinanet 尺度 阶段 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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