一种基于深度学习的目标检测方法和系统
基本信息
| 申请号 | CN201811627661.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109800793A | 公开（公告）日 | 2019-05-24 |
| 申请公布号 | CN109800793A | 申请公布日 | 2019-05-24 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨琳; 葛海玉; 郝禄国; 龙鑫; 曾文彬; 李伟儒 | 申请（专利权）人 | 广州海昇教育科技有限责任公司 |
| 代理机构 | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 | 代理人 | 谭英强 |
| 地址 | 510663 广东省广州市高新技术产业开发区科学城掬泉路3号广州国际企业孵化器D座D401 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的目标检测方法和系统，所述方法包括以下步骤：获取待处理图像；对待处理图像进行预处理，得到第一图像；将第一图像输入到卷积神经网络进行特征提取，得到第一特征图，以第一特征图作为第一组输入数据；执行n次设定操作，得到第二至第n+1组输入数据；根据第一至第n+1组输入数据对待处理图像所包含的目标的种类以及每个目标所在的位置进行预测，得到预测结果。本发明的每次卷积操作的输入是前面所有卷积操作的输出的组合，因而本发明将不同尺度的特征图进行了融合，同时也减少了参数量，本发明能够在提升检测准确率的同时控制模型的复杂度，摆脱对预训练模型的依赖。本发明可以广泛应用于人工智能领域。 |
