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一种基于深度卷积神经网络的多尺度目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的多尺度目标检测方法,包括步骤:1)数据获取;2)数据处理;3)模型构建;4)定义损失函数;5)模型训练;6)模型验证。本发明结合了深度卷积神经网络提取图像高层语义信息的能力,区域生成网络生成候选区域的能力,有内容感知能力的感兴趣区域池化层的修补和映射能力,以及多任务分类网络的精准分类能力,更准确高效地完成多尺度目标检测。

著录项

  • 公开/公告号CN108564097B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN201711267789.7

  • 发明设计人 徐雪妙;肖永杰;胡枭玮;

    申请日2017-12-05

  • 分类号G06K9/48(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人冯炳辉

  • 地址 510006 广东省广州市番禺区广州大学城华南理工大学

  • 入库时间 2022-08-23 11:14:33

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