[发明专利]一种基于深度学习的目标检测方法在审
| 申请号： | 201910681200.0 | 申请日： | 2019-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN110400305A | 公开（公告）日： | 2019-11-01 |
| 发明（设计）人： | 徐军;吴顺义;张苏元 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/70;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的目标检测方法，属于机器视觉与自动化技术领域。其中该目标检测方法的核心是以深度网络为基础，通过提取不同深度的特征层数据，分别用来检测不同目标，实现对图像中不同大小目标检测。主要步骤为：1，建立深度网络，以较为成熟的网络为基础；2，提取每一个特征层，叫浅层的特征主要用来检测小目标，较深层特征多用于检测大目标；3，建立大目标和小目标同步检测；4，概率比较，确定最后的输出。本发明可以通过调整提取不同深度的特征层，实现对大小目标的偏好检测。 | ||
| 搜索关键词： | 目标检测 检测 特征层 小目标 自动化技术领域 特征层数据 机器视觉 同步检测 网络 偏好 浅层 图像 输出 学习 概率 成熟 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的目标检测方法，其特征在于包括如下内容：在同一个网络主体当中，针对不同大小的检测目标，从不同深度的特征层上抽取，使一个网络能同时根据大小不同的目标作出不同的检测结果；对大目标检测与小目标检测，同时针对同一目标输出结果，以可能性较大的作为最终输出结果；可以根据不同的检测需求，对大目标检测与小目标检测的特征图提取，灵活提取。
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