基于多尺度特征融合的自适应可变占比目标检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110712902.8
IPC分类号：G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-06-25
申请人：
哈尔滨工程大学

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著录项信息

专利名称	基于多尺度特征融合的自适应可变占比目标检测方法
申请号	CN202110712902.8	申请日期	2021-06-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-27	公开/公告号	CN113313118A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/32 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/20 图像捕获〔3〕 G06K9/32 图像拾取或图像分布图的对准或中心校正〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;3;2;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	哈尔滨工程大学	申请人地址	黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨工程大学	当前权利人	哈尔滨工程大学
发明人	宿南;李瑞;王金鹏;闫奕名;赵春晖;黄博闻
代理机构	哈尔滨市松花江专利商标事务所	代理人	岳泉清

摘要

基于多尺度特征融合的自适应可变占比目标检测方法，属于目标检测技术领域，本发明为解决待测目标是小目标情况下，小目标在特征图上尺寸过小，学习过程中易被大目标主导，导致小目标检测效果较差的问题。它包括：可变占比图像生成器将原始数据生成不同大小的目标数据，然后将目标数据输送至特征提取网络，特征提取网络对特征进行提取，然后将提取的特征输送至多尺度特征生成器，多尺度特征生成器产生三个尺度的特征图，所述三个尺度特征图包括小特征图、中特征图和大特征图，将三个尺度的特征图输送至多尺度预测框中，多尺度预测框对三个尺度的特征图分别生成预测框，预测框内即为目标检测结果。本发明用于目标检测，尤其适用于小目标的目标检测。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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