一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的密集小目標(biāo)檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110269319.4 申請日 -
公開（公告）號 CN112686340A 公開（公告）日 2021-07-13
申請公布號 CN112686340A 申請公布日 2021-07-13
分類號 G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 陳倩;嚴(yán)安;周治尹 申請（專利權(quán)）人 中科智云科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 成都君合集專利代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 尹新路
地址 610000 四川省成都市自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)成都高新區(qū)天仁路388號1棟4單元15層1501號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的密集小目標(biāo)檢測方法，按照目標(biāo)的類別的方式對目標(biāo)進(jìn)行錨點(diǎn)劃分比例進(jìn)行計(jì)算，采用目標(biāo)的類別的方式對目標(biāo)進(jìn)行錨點(diǎn)劃分比例進(jìn)行計(jì)算，并采用k?means聚類，獲得各類初始錨點(diǎn)分配，避免因?yàn)楦鱾€(gè)類別的目標(biāo)數(shù)量不平衡，離群值造成錨點(diǎn)干擾的問題；此種分配情況可以精確反應(yīng)出小目標(biāo)的細(xì)微變化，有效表征訓(xùn)練集中的小物體，使得模型容易收斂，在提高了檢測精度和深度的同時(shí)，還可增加檢測速度，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測；解決了現(xiàn)有技術(shù)對于小目標(biāo)的檢測無法做到對深度和檢測速度的兼顧，不能很好預(yù)測小目標(biāo)的位置從而影響檢測精度，并且兼顧實(shí)時(shí)檢測的缺點(diǎn)。