[发明专利]一种基于多尺度轻量化主干网络的特征提取方法在审
| 申请号： | 202310492350.3 | 申请日： | 2023-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN116563558A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 沈志熙;李俊北;张洪田;吴玥;金其坚 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06V10/40 | 分类号： | G06V10/40;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/77;G06V20/10;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆晟轩知识产权代理事务所(普通合伙) 50238 | 代理人： | 王海凤 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多尺度轻量化主干网络的特征提取方法，包括如下步骤：获取图片，并对图片进行预处理，经过预处理后的一张图片为一个训练样本；构建MSL_backbone模型，将训练样本输入MSL_backbone对其进行训练，待最优收敛后保存模型参数得最优MSL_backbone；调用最优MSL_backbone，输入待测数据得到结果并通过提取网络的最后一个特征图输出。本发明方法提升了对多尺度特征的提取能力，与原先方法模型相比有着0.35％的精度提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 量化 主干 网络 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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