一种具有丰富空间信息的多模型集成目标检测方法

授权

摘要

本发明公开了一种具有丰富空间信息的多模型集成目标检测方法，将单级框架、上下文建模和多尺度表示相结合，集成用于目标检测的网络模型，具体讲，我们采用了一种新的上下文建模方法，将语义分割领域中常用的空洞卷积应用到目标检测中，利用空洞卷积能够在不增加计算量的情况下扩展接收野的特性，从而构建了上下文检测模块；同时，我们还通过多尺度表示捕获细粒度的细节，以增强模型的表示能力；结合了集成学习的思想，进一步提高了检测器的性能。

基本信息

专利标题：

一种具有丰富空间信息的多模型集成目标检测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110348447A

申请号：

CN201910567433.8

公开（公告）日：

2019-10-18

申请日：

2019-06-27

授权号：

CN110348447B

授权日：

2022-04-19

发明人：

徐杰汪伟王菡苑方伟政

申请人：

电子科技大学

申请人地址：

四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号

代理机构：

成都行之专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

温利平

优先权：

CN201910567433.8

主分类号：

G06K9/34

IPC分类号：

G06K9/34 G06K9/62 G06N3/04