[发明专利]一种用于物体检测的深度分割引导网络有效
| 申请号： | 201811205606.3 | 申请日： | 2018-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN109543519B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 庞彦伟;曹家乐 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V20/70 | 分类号： | G06V20/70;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于物体检测的深度分割引导网络，包括：确定基础网络：包括多个卷积块，每个卷积块由多个卷积层构成，不同卷积块之间由池化层连接。设计用于提取语义分割上下文信息的深度语义分割引导模块：对于基础网络中每一个卷积块输出的特征图，首先利用卷积层提取语义分割特征，然后利用卷积层提取语义分割的预测逻辑图，最后利用卷积层和sigmoid函数对预测逻辑图进行上采样输出检测引导特征图，语义分割的预测逻辑图在训练过程中由语义分割任务进行监督。利用分割引导模块引导物体检测特征学习。输出物体检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 物体 检测 深度 分割 引导 网络 | ||
【主权项】：
1.一种用于物体检测的深度分割引导网络，包括：(1)确定基础网络：包括多个卷积块，每个卷积块由多个卷积层构成，不同卷积块之间由池化层连接。(2)设计用于提取语义分割上下文信息的深度语义分割引导模块：对于基础网络中每一个卷积块输出的特征图，首先利用卷积层提取语义分割特征，然后利用卷积层提取语义分割的预测逻辑图，最后利用卷积层和sigmoid函数对预测逻辑图进行上采样输出检测引导特征图，语义分割的预测逻辑图在训练过程中由语义分割任务进行监督。(3)利用分割引导模块引导物体检测特征学习：将深度语义分割引导模块输出的检测引导特征图和对应卷积块输出的特征图进行点对点相乘，然后再和对应卷积输出的特征图相加，经过该操作得到的特征图作为下一个卷积块的输入特征图。(4)输出物体检测结果：给定输入图像，经过上述步骤得到最终输出特征图，该特征图经过物体检测子网络得到特征图每个位置属于物体的概率和位置偏移量，根据相关概率和位置偏移量可以得到输入图像的最终检测结果。
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