[发明专利]一种基于卷积神经网络的目标检测方法和系统有效
| 申请号： | 201811347546.9 | 申请日： | 2018-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN109583483B | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 唐乾坤;胡瑜;金贝贝;曾一鸣;刘世策;叶靖 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国;梁挥 |
| 地址： | 100080 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的目标检测方法和系统，包括：使用多种尺度的卷积核分别提取待测图片的卷积特征图；使用全连接层调节卷积特征图每一个空间位置的特征向量，得到第一特征图，将其拼接得到拼接特征图，使用全连接层调节拼接特征图每个通道的特征信息，得到第二特征图；为第二特征图的每个空间位置上设定不同尺度和长宽比的锚点框，锚点框的坐标和大小是相对于待测图片的坐标系；将每个锚点框投影到第二特征图上，使用区域特征提取操作提取投影之后锚点框内部的特征，并将框选有物体的锚点框作为目标候选框；使用目标识别网络对目标候选框中的物体进行分类以及回归目标候选框的准确位置和大小。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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