一种基于显著性引导的弱监督目标检测方法

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摘要

本发明公开了一种显著性引导的弱监督目标检测方法，该方法利用图像中的显著性区域作为目标检测的引导信息，结合图像级的标注形成伪标注，用于监督深度目标检测网络的训练。在训练过程中只需要向网络提供图像级标注的样本，可以省去大量的图像标注工作，降低时间和人力成本，适用于实际工程需求。该模型不需要额外的算法提供区域提议，完成网络的训练后使用单一的深度网络即可完成目标检测，使用简便，且运算速度快，在含有单一目标的图像上检测精度的优势尤为突出。

基本信息

专利标题：

一种基于显著性引导的弱监督目标检测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110598609A

申请号：

CN201910824612.5

公开（公告）日：

2019-12-20

申请日：

2019-09-02

授权号：

CN110598609B

授权日：

2022-05-03

发明人：

赵丹培袁志超史振威姜志国谢凤英张浩鹏

申请人：

北京航空航天大学

申请人地址：

北京市海淀区学院路37号

代理机构：

北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：

曹鹏飞

优先权：

CN201910824612.5

主分类号：

G06K9/00

IPC分类号：

G06K9/00 G06K9/34 G06K9/46 G06N3/04 G06N3/08