基于两阶段训练的Logo图像的低样本检测方法及系统
实质审查的生效
摘要
本公开提出了基于两阶段训练的Logo图像的低样本检测方法及系统，采用RFP模块来加强传统的特征金字塔网络，进一步增强提取的特征，增加分类准确率。并利用改进的Balanced Group Softmax模块，对类别按样本量进行分组，分别进行softmax操作，减少对样本量少的类别的抑制。
基本信息
专利标题 ：
基于两阶段训练的Logo图像的低样本检测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114529712A
申请号 ：
CN202210036886.X
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-01-13
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
侯素娟刘文洁邵文静李星卓郑元杰黄文慧
申请人 ：
山东师范大学
申请人地址 ：
山东省济南市历下区文化东路88号
代理机构 ：
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 ：
闫圣娟
优先权 ：
CN202210036886.X
主分类号 ：
G06V10/25
IPC分类号 ：
G06V10/25 G06V10/764 G06V10/766 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/25
申请日 : 20220113
申请日 : 20220113
2022-05-24 ：
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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