[发明专利]用于多类别物体检测的方法和系统有效
| 申请号： | 201480081846.0 | 申请日： | 2014-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN106688011B | 公开（公告）日： | 2018-12-28 |
| 发明（设计）人： | 汤晓鸥;欧阳万里;曾星宇;邱石;吕健勤;王晓刚 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06T1/40 | 分类号： | G06T1/40 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;王艳春 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 公开一种用于训练多类别物体检测的神经网络的装置。该装置可包括特征学习单元和子框检测器单元。根据本申请的一个实施例，特征学习单元被配置成：基于第一训练图像集的训练图像来确定第一神经网络，其中每个图像中有多个边界框，边界框的内部具有物体，并且所确定的第一神经网络给出输入图像的上下文信息；以及基于第一训练图像集中的图像的边界框来确定第二神经网络，随后基于第二训练集中的图像的边界框来进一步微调第二神经网络。子框检测器单元被配置成基于第二神经网络来确定用于边界框的子框检测器得分，子框检测器的每个预测得分用于一个边界框的一个语义物体类别的一个值。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 类别 物体 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种用于训练多类别物体检测的神经网络的装置，其包括：特征学习单元(103)，其被配置成：基于第一训练图像集的训练图像及所述训练图像的边界框来确定第一神经网络，其中每个所述训练图像中具有多个边界框，每个所述边界框的内部具有物体；和基于所述第一训练图像集的所述训练图像的边界框来确定第二神经网络，随后基于第二训练图像集的训练图像的边界框来进一步微调所述第二神经网络，其中所述第二训练图像集具有的语义物体类别数量少于所述第一训练图像集具有的语义物体类别数量；以及子框检测器单元(104)，其被配置成基于所述第二神经网络来确定用于所述第一训练图像集和所述第二训练图像集的所述边界框的二类分类器检测器，确定的所述二类分类器检测器用于输出每个所述边界框与每个语义物体类别的似然得分；所述子框检测器单元还被配置成将所述边界框分成多个子图像分块；以及所述二类分类器检测器根据从所述边界框提取的特征确定，并且从所述边界框提取的特征包括所述子图像分块的特征。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京市商汤科技开发有限公司，未经北京市商汤科技开发有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201480081846.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：行动记录系统、行动记录装置、行动记录方法以及程序
- 下一篇：深度图增强
