[发明专利]一种基于深度学习的非极大值抑制方法有效
| 申请号： | 201710863757.7 | 申请日： | 2017-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN107679469B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 陆生礼;周世豪;庞伟;韩志;李硕;沈志源 | 申请（专利权）人： | 东南大学—无锡集成电路技术研究所;东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 贾郡 |
| 地址： | 214135 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的非极大值抑制方法，针对深度学习目标检测算法预测窗口的特点，定义了一种新的置信度指数。提出了改进的窗口筛选准则和依据置信度指数对窗口参数进行加权平均的方法。相比于传统方法有着更高的定位精度，更高的召回率以及更佳的鲁棒性。本方法首先找到每个目标对应的置信度最高的窗口为主窗口，然后在每个窗口附近找到置信度大于阈值且与主窗口的交叠率大于阈值的一批窗口作为子窗口。根据子窗口的位置参数和置信度调整主窗口的位置参数，得到新的窗口。多种情况下的实验表明，在相同的目标检测算法下，本方法得到的窗口更接近于真实窗口。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 极大值 抑制 方法 | ||
【主权项】：
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