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基于多路径密集特征融合全卷积网络的目标检测方法

基本信息

申请号 CN201810721733.2 申请日 -
公开（公告）号 CN108846446B 公开（公告）日 2021-10-12
申请公布号 CN108846446B 申请公布日 2021-10-12
分类号 G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 黄守志;李小雨;饶丰;姜竹青;门爱东 申请（专利权）人 国家新闻出版广电总局广播科学研究院
代理机构 天津盛理知识产权代理有限公司 代理人 王利文
地址 100886北京市西城区复兴门外大街2号监管大楼521
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及一种基于多路径密集特征融合全卷积网络的目标检测方法，利用深度卷积神经网络提取具有不同特征信息的分层多尺度特征图；利用自底向上的旁路连接进行自下而上的特征融合；利用自顶向下的密集旁路连接进行自上而下的密集特征融合；构建不同大小和长宽比的目标候选框；利用二分类器减少目标候选框中的简单背景样本，并利用多任务损失函数对二分类器、多类别分类器和边界框回归器进行联合优化。本发明基于深度卷积神经网络提取图像特征，利用多路径密集特征融合方法改善特征表达能力，构建了用于目标检测的全卷积网络，提出了减少冗余简单背景样本和多任务损失联合优化的策略，提高了算法的检测精度，获得了良好的目标检测结果。