[发明专利]一种基于图像深度的多分支多尺度小目标检测方法有效
申请号: | 201911415059.6 | 申请日: | 2019-12-31 |
公开(公告)号: | CN111414931B | 公开(公告)日: | 2023-04-25 |
发明(设计)人: | 陈婧;王其超;彭伟民;徐海涛 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | G06V10/80 | 分类号: | G06V10/80;G06V10/762 |
代理公司: | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人: | 尉伟敏 |
地址: | 310018 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于图像深度的多分支多尺度小目标检测方法,包括根据双目图像训练集,获取视差图训练集;对视差图进行深度聚类,每一个聚类结果即为一个分支,将聚类结果映射到双目图像中的左图中,提取出初步候选框;分支提取图像特征:不同分支进行不同尺度的上采样操作,获取不同尺度特征图像;将不同尺度特征图像输入到多尺度特征金字塔网络中进行特征融合,获取预测结果;计算分类损失和回归框损失,结合预测结果,获取检测结果。可以有效的识别远距离小目标,提高了远距离小目标的检测在目标检测中的准确度。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 图像 深度 分支 尺度 目标 检测 方法 | ||
【主权项】:
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