基于多路徑密集特征融合全卷積網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201810721733.2 申請日 -
公開(公告)號 CN108846446B 公開(公告)日 2021-10-12
申請公布號 CN108846446B 申請公布日 2021-10-12
分類號 G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I 分類 計算;推算;計數(shù);
發(fā)明人 黃守志;李小雨;饒豐;姜竹青;門愛東 申請(專利權(quán))人 國家新聞出版廣電總局廣播科學(xué)研究院
代理機構(gòu) 天津盛理知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 王利文
地址 100886北京市西城區(qū)復(fù)興門外大街2號監(jiān)管大樓521
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于多路徑密集特征融合全卷積網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法,利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取具有不同特征信息的分層多尺度特征圖;利用自底向上的旁路連接進行自下而上的特征融合;利用自頂向下的密集旁路連接進行自上而下的密集特征融合;構(gòu)建不同大小和長寬比的目標(biāo)候選框;利用二分類器減少目標(biāo)候選框中的簡單背景樣本,并利用多任務(wù)損失函數(shù)對二分類器、多類別分類器和邊界框回歸器進行聯(lián)合優(yōu)化。本發(fā)明基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征,利用多路徑密集特征融合方法改善特征表達能力,構(gòu)建了用于目標(biāo)檢測的全卷積網(wǎng)絡(luò),提出了減少冗余簡單背景樣本和多任務(wù)損失聯(lián)合優(yōu)化的策略,提高了算法的檢測精度,獲得了良好的目標(biāo)檢測結(jié)果。