具有分辨率适应性的深度卷积神经网络构建方法及应用

摘要

本发明提供一种具有分辨率适应性的深度卷积神经网络构建方法，用于构建能够适配各种分辨率的目标图像的尺度特征的深度卷积神经网络模型，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，根据目标图像设定多个目标尺度形成尺度等级，并根据尺度等级设定目标检索步长；步骤S2，获取训练图像，并根据训练图像的尺寸的阶，将训练图像进行标准化处理从而得到标准化训练图像；步骤S3，设计用于适应多分辨输入和多尺度目标检测的深度卷积神经网络模型，并通过标准化训练图像对深度卷积神经网络模型进行训练从而得到可执行的深度卷积神经网络模型，其中，步骤S3中的深度卷积神经网络模型包括：特征图提取部分、逐级降采样部分、分支卷积运算部分以及预测输出部分。