图像金字塔特征指导的多尺度目标检测方法
公开
摘要
本发明公开了一种图像金字塔特征指导的多尺度目标检测方法，包括步骤：S1，以彩色图像作为网络输入，以FPN作为目标检测的框架，采用排序下采样方法提取图像特征；S2，以同一幅彩色图像作为输入，采用构建的双瓶颈子卷积网络提取图像金字塔中每层级的位置信息和细节特征；S3，将步骤S2中提取的每层级的图像特征和主干网络对应的深层特征输入到构建的分层式特征融合模块中，完成高分辨率、弱语义特征与低分辨率、强语义特征的融合；S4，引入Focal loss重构损失函数，完成目标检测。本发明不仅能加强空间位置信息，而且能避免在下采样中丢失大量细节信息，从而增加了目标检测网络对小目标和邻近目标的辨识度。
基本信息
专利标题 ：
图像金字塔特征指导的多尺度目标检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612709A
申请号 ：
CN202210185676.7
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈苏婷马文妍张艳艳张闯
申请人 ：
南京信息工程大学
申请人地址 ：
江苏省盐城市盐南高新区新河街道文港南路105号
代理机构 ：
南京经纬专利商标代理有限公司
代理人 ：
王慧
优先权 ：
CN202210185676.7
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/82 G06V10/77 G06V10/80 G06V10/40 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
