[发明专利]一种可变形活体小目标的深度学习智能识别方法在审
| 申请号： | 201911284570.7 | 申请日： | 2019-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN111126385A | 公开（公告）日： | 2020-05-08 |
| 发明（设计）人： | 黄海;靳佰达;万兆亮;周浩;石晓婷;吴晗;梅洋 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种可变形活体小目标的深度学习智能识别方法，属于机器人视觉及其智能识别技术领域；本发明将可变形卷积模块和可变形ROI池化模块与Faster R‑CNN进行合理的结合，使用可变形网络的可变形卷积模块和可变形ROI池化模块对模型进行改进，对标准卷积的空间取样点和普通ROI池化加入二维甚至高维偏移，使得卷积的取样点发生形状变化，提高改进后模型的可变形特性，改进模型提高了对可变形目标的检测识别效果；考虑对不同层的特征图进行融合，对底层特征图池化处理降低分辨率，对高层特征逆卷积处理提高分辨率，然后融合低、中、高三层特征图；同时考虑增加一组小尺度预选框，增加小目标预选框的生成数量，改进模型提高了对小目标的检测识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 变形 活体 目标 深度 学习 智能 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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