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基于权重生成的增量式小样本目标检测方法及系统

摘要

本发明属于计算机视觉领域,具体涉及了一种基于权重生成的增量式小样本目标检测方法及系统,旨在解决现有目标检测器缺乏小样本快速学习和增量学习的能力,对标签数据依赖性强,检测器不具备开放性的问题。本发明包括:通过基础类别数据进行检测器监督训练;获取基础类别目标检测器的尺度感知和中心度感知的权重,生成基础类别响应;结合基础类别响应生成新类别权重;结合新类别数据进行基础类别目标检测器的微调训练;通过获得的基础类别和新类别的目标检测器实现增量式小样本目标检测。本发明结合尺度和中心度感知,区域特征更具代表性,目标定位更准确,模型在增量学习中可获得更好的整体性能,检测效率高、准确性和精度高。

著录项

  • 公开/公告号CN112819110B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院自动化研究所;

    申请/专利号CN202110420700.6

  • 发明设计人 刘智勇;张璐;杨旭;亓鲁;

    申请日2021-04-19

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构11576 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人郭文浩;尹文会

  • 地址 100190 北京市海淀区中关村东路95号

  • 入库时间 2022-08-23 12:02:04

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