基于FASTER-RCNN模型的多尺度检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了基于FASTER‑RCNN模型的多尺度检测方法，包括：将待检测图像输入VGG16卷积神经网络，以VGG16卷积神经网络中的conv1_2、conv3_3、conv5_3三种特征提取层的输出同时依次经过RPN、ROI pooling网络，得到初步的Faster‑RCNN模型；对初步的Faster‑RCNN模型进行稀疏化训练，找出权重较小的小标度因子通道；对小标度因子通道进行剪枝，得到小目标Faster‑RCNN模型；对小目标Faster‑RCNN模型中特征进行量化，得到多尺度小目标Faster‑RCNN模型。解决了识别精度低、分析效率慢、显存资源占用大的问题。
基本信息
专利标题 ：
基于FASTER-RCNN模型的多尺度检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114445332A
申请号 ：
CN202111575232.6
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2021-12-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
关新锋刘凯吴波胡荣王兆俊常泽民王嘉楠徐小玉
申请人 ：
江西航天鄱湖云科技有限公司
申请人地址 ：
江西省南昌市南昌高新技术产业开发区艾溪湖北路688号中兴软件园21号厂房
代理机构 ：
西安弘理专利事务所
代理人 ：
王丹
优先权 ：
CN202111575232.6
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06N3/04 G06N3/08 G06V20/52 G06V10/82 G06V10/25
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-05-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20211221
申请日 : 20211221
2022-05-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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