一种基于深度神经网络的密集小目标检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110269319.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112686340A | 公开（公告）日 | 2021-07-13 |
| 申请公布号 | CN112686340A | 申请公布日 | 2021-07-13 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈倩;严安;周治尹 | 申请（专利权）人 | 中科智云科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都君合集专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 尹新路 |
| 地址 | 610000 四川省成都市自由贸易试验区成都高新区天仁路388号1栋4单元15层1501号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出了一种基于深度神经网络的密集小目标检测方法，按照目标的类别的方式对目标进行锚点划分比例进行计算，采用目标的类别的方式对目标进行锚点划分比例进行计算，并采用k‑means聚类，获得各类初始锚点分配，避免因为各个类别的目标数量不平衡，离群值造成锚点干扰的问题；此种分配情况可以精确反应出小目标的细微变化，有效表征训练集中的小物体，使得模型容易收敛，在提高了检测精度和深度的同时，还可增加检测速度，实现实时检测；解决了现有技术对于小目标的检测无法做到对深度和检测速度的兼顾，不能很好预测小目标的位置从而影响检测精度，并且兼顾实时检测的缺点。 |
