基于混合高斯損失函數(shù)的圖像目標(biāo)檢測方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110203764.0 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113076969A 公開（公告）日 2021-07-06
申請(qǐng)公布號(hào) CN113076969A 申請(qǐng)公布日 2021-07-06
分類號(hào) G06K9/62（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 熊文昌 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 上海辛瑋智能科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) - 代理人 -
地址 200092上海市楊浦區(qū)鐵嶺路38號(hào)1層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了基于混合高斯損失函數(shù)的圖像目標(biāo)檢測方法，其基于預(yù)設(shè)訓(xùn)練樣本構(gòu)建關(guān)于所述待檢測圖像的旋轉(zhuǎn)框的采樣數(shù)據(jù)庫，并對(duì)所述采樣數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，并且還能夠基于混合高斯模型的損失函數(shù)，構(gòu)建相應(yīng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對(duì)經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理后的采樣數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，最后對(duì)所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化，并將統(tǒng)一格式后的所述待檢測圖像輸入至所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行非極大值抑制處理，從而得到關(guān)于所述旋轉(zhuǎn)框的長度、寬度和旋轉(zhuǎn)角度中的任意一者，其能夠?qū)Π嵌刃畔⒌拇龣z測圖像進(jìn)行有效的和可靠的分析處理，從而準(zhǔn)確地和全面地獲得待檢測圖像中目標(biāo)對(duì)應(yīng)的長度、寬度和角度信息。