一种优化小目标检测的加权损失函数计算方法
实质审查的生效
摘要
本发明提出了一种优化小目标检测的加权损失函数计算方法，涉及图像识别目标检测领域。本发明在基于深度学习目标检测模型的基础上，针对小目标检测精度低的挑战，结合目标检测模型的输出预测框和真实框的匹配，对目标检测模型的预测框损失计算函数采用加权惩罚，提高目标检测模型对小目标的学习能力，提高目标检测的精度。相比增加模型参数和增强特征融合等方法，本发明在不提升模型参数量和不影响模型推理速度的条件下，提高图像识别中目标检测的精度，具备高效性。
基本信息
专利标题 ：
一种优化小目标检测的加权损失函数计算方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114359742A
申请号 ：
CN202210274690.4
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2022-03-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李忠涛袁朕鑫赵帅赵富马涛严冬姜琳琳肖鑫刘圣勇程文轩
申请人 ：
济南大学
申请人地址 ：
山东省济南市市中区南辛庄路336号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210274690.4
主分类号 ：
G06V20/10
IPC分类号 ：
G06V20/10 G06V10/40 G06V10/75 G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/10
申请日 : 20220321
申请日 : 20220321
2022-04-15 ：
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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