[发明专利]基于R-CNN的对象检测器的学习方法和装置在审
| 申请号： | 201910939419.6 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN111008638A | 公开（公告）日： | 2020-04-14 |
| 发明（设计）人： | 金桂贤;金镕重;金寅洙;金鹤京;南云铉;夫硕焄;成明哲;呂东勋;柳宇宙;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰 | 申请（专利权）人： | 斯特拉德视觉公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人： | 汪扬;陈晓亮 |
| 地址： | 韩国庆*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于R‑CNN的对象检测器的学习方法，使用依次通过一个以上的卷积运算分别输出第1特征图至第n特征图的第1过滤块至第n过滤块及与上述第1过滤块至第n过滤块中的至少一部分分别联动的第k上采样块至第1上采样块，上述学习方法包括：学习装置使上述第k上采样块至上述第1上采样块分别输出第(k‑1)金字塔特征图至上述第1金字塔特征图，使RPN输出与各自的候选区域对应的各自的ROI，使池化层输出特征向量，参照对象类型信息、对象回归信息及与此对应的第1真实值而生成第1损耗值，通过使用上述第1损耗值的反向传播法学习上述FC层、上述第k上采样块至上述第1上采样块及上述第1过滤块至上述第n过滤块的参数的步骤。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn 对象 检测器 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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