圖像檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其訓(xùn)練方法、圖像檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110530803.8 申請日 -
公開（公告）號 CN113159300A 公開（公告）日 2021-07-23
申請公布號 CN113159300A 申請公布日 2021-07-23
分類號 G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 胡凡;方效林;吳文甲;楊明;羅軍舟 申請（專利權(quán)）人 南京逸智網(wǎng)絡(luò)空間技術(shù)創(chuàng)新研究院有限公司
代理機構(gòu) 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 代理人 李鑫
地址 210000 江蘇省南京市雨花臺區(qū)大周路34號科創(chuàng)城B3棟第8層及第7層702、703室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請實施例提供了一種圖像檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其訓(xùn)練方法、圖像檢測方法，包括獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括原始圖像樣本，對所述原始圖像樣本進(jìn)行縮小，得到縮小目標(biāo)樣本；構(gòu)建包含至少包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述特征金字塔網(wǎng)絡(luò)包括可參數(shù)化的四層特征圖與可參數(shù)化的特征增強層，所述四層特征圖與特征增強層是對卷積四層特征圖與卷積特征增強層的訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練后得到的；使用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練參數(shù)，并通過損失函數(shù)在訓(xùn)練過程中優(yōu)化所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以在檢測速度幾乎不受影響的情況下有效改善遙感圖像中小尺寸物體的檢測效果。