[发明专利]一种基于聚类算法和神经网络的多尺度目标检测方法在审
| 申请号： | 202010198410.7 | 申请日： | 2020-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN111652836A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 苏寒松;田曦初;刘高华 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06T7/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李素兰 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚类算法和神经网络的多尺度目标检测方法，对于输入图片进行统一尺寸、灰度化处理，将机器学习k‑means算法和深度学习神经网络结合起来，融合了两者的优点，实现目标检测网络的检测。与现有技术相比，本发明选择轻量级网络作为网络框架，避免了神经网络结构复杂臃肿、参数庞大冗余的问题；并通过一些数据预处理手段进一步减小整个网络计算开销；同时为改进多尺度目标检测的方式，结合了机器学习中k‑means聚类算法和神经网络，在控制计算开销的同时切实提高无区域提议算法的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 算法 神经网络 尺度 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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