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一种稠密小目标检测模型构建方法、模型及检测方法

摘要

本发明提供了一种稠密小目标检测模型构建方法、模型及检测方法,基于目标中点上下文信息融合,通过对分辨率较大的图片切割,避免输入网络下采样后的图片丢失太多图像信息,影响网络特征提取;采用残差金字塔特征提取网络,融合不同尺度的特征,提高了网络在不同大小目标的检测精度,尤其是小目标;采用RoIAlign层代替原始的RoIPooling层,解决了候选区域特征不匹配引起的候选框位置偏差;由于在网络传递中易丢失小目标特征,将中心点上下文特征与原始RoI特征融合,使网络充分利用目标上下文信息,在保证网络运行速度的同时,更精确地定位与识别稠密的小目标,提高了网络性能。

著录项

  • 公开/公告号CN109117876A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-01-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 成都快眼科技有限公司;

    申请/专利号CN201810833623.5

  • 发明设计人 李宏亮;邱荷茜;

    申请日2018-07-26

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/46(20060101);

  • 代理机构51214 成都九鼎天元知识产权代理有限公司;

  • 代理人郭彩红

  • 地址 610200 四川省成都市双流区西南航空港经济开发区公兴街道双兴大道

  • 入库时间 2024-02-19 06:57:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-25

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20180726

    实质审查的生效

  • 2019-01-01

    公开

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