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基于两阶段训练的Logo图像的低样本检测方法及系统

摘要

本公开提出了基于两阶段训练的Logo图像的低样本检测方法及系统,采用RFP模块来加强传统的特征金字塔网络,进一步增强提取的特征,增加分类准确率。并利用改进的Balanced Group Softmax模块,对类别按样本量进行分组,分别进行softmax操作,减少对样本量少的类别的抑制。

著录项

  • 公开/公告号CN114529712A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山东师范大学;

    申请/专利号CN202210036886.X

  • 申请日2022-01-13

  • 分类号G06V10/25;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;

  • 代理机构济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人闫圣娟

  • 地址 250014 山东省济南市历下区文化东路88号

  • 入库时间 2023-06-19 15:24:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-24

    公开

    发明专利申请公布

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