一种基于类不可知前景挖掘的图像弱监督目标检测方法
公开
摘要
本发明提供了一种基于类不可知前景挖掘的图像弱监督目标检测方法。该方法包括：基于待进行目标检测的图像通过CNN生成前景注意力图；基于前景注意力图计算每个候选框的前景相对置信度FRC，根据各个候选框的FRC筛选出前景候选框；基于前景候选框构建实例空间图，基于数据集的标签构建标签语义图，对实例空间图和标签语义图进行图匹配，根据图匹配结果为每个前景候选框进行分类；根据各个前景候选框的分类结果生成伪监督框，将伪监督框与伪监督框的空间近邻框进行合并得到伪实例标签，将该伪实例标签作为待进行目标检测的图像的目标检测结果。本发明把定位和分类任务分离，从而实现的定位与分类性能的双向提升，有效地提升图像的弱监督目标检测性能。
基本信息
专利标题 ：
一种基于类不可知前景挖掘的图像弱监督目标检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565752A
申请号 ：
CN202210133345.9
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李浥东韩瑜珊曹原周汉王涛金一徐群群
申请人 ：
北京交通大学
申请人地址 ：
北京市海淀区西直门外上园村3号
代理机构 ：
北京市商泰律师事务所
代理人 ：
黄晓军
优先权 ：
CN202210133345.9
主分类号 ：
G06V10/25
IPC分类号 ：
G06V10/25 G06V10/26 G06V10/75 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04
法律状态
2022-05-31 ：
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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