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基于Libra-RCNN和椭圆形状特征的图像中目标检测方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于Libra‑RCNN和椭圆形状特征的图像中目标检测方法及系统,该方法包括以下步骤:S1、输入训练集中图像并进行预处理;S2、基于Libra‑RCNN架构设置骨干网络模型信息;S3、通过矩形框标签构建椭圆框标签,并计算椭圆交并比IoU;S4、计算椭圆锚框的长短轴及角度;S5、设置分类损失函数、回归损失函数和角度损失函数;S6、设置不同尺度输出后的Head部分;S7、设置Libra‑RCNN的采样策略为IoU最大值采样策略,并设置相应的IoU阈值;S8、生成网络模型,并通过训练集图像训练网络模型,得到训练好的网络模型;S9、通过训练好的网络模型检测图像,得到目标的相应位置和目标类别。该方法及系统有利于提高对于具有椭圆形状特征目标的检测精度。

著录项

  • 公开/公告号CN114445482A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202210112398.2

  • 发明设计人 陈飞;蔡钟晟;王波;赵文新;

    申请日2022-01-29

  • 分类号G06T7/62;G06T3/40;G06V10/762;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学

  • 入库时间 2023-06-19 15:10:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-06

    公开

    发明专利申请公布

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