[发明专利]基于深度学习网络的对象检测方法、装置和电子设备在审
| 申请号： | 201910525931.6 | 申请日： | 2019-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN112101373A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 陶轩;谭志明 | 申请（专利权）人： | 富士通株式会社 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 王曦;陶海萍 |
| 地址： | 日本神奈*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种基于深度学习网络的对象检测方法、装置和电子设备，该基于深度学习网络的对象检测装置包括：特征提取部，其具有多个特征提取单元，分别从输入图像中提取不同尺寸的特征；多尺寸特征生成部，其具有多个级联的特征生成单元，所述多个特征生成单元根据所述特征提取部所提取的不同尺寸的特征，使用变形卷积(Deformable Convolution)处理，分别生成与各尺寸对应的特征图(feature maps)；对象位置检测部，其使用候选区域生成网络(RPN，Regional Proposal Network)分别从多尺寸特征生成部生成的不同尺寸的特征图(feature maps)中检测出相应尺寸的对象的边框信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 对象 检测 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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