[发明专利]一种基于聚类算法的多层特征融合的小尺度目标检测方法有效
| 申请号： | 202010432039.6 | 申请日： | 2020-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN111709449B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 孙钦东;薛琦;白文鹏;王倩;张景鹏 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/80;G06V10/25;G06N3/0464;G06N3/0475 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 宁文涛 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于聚类算法的多层特征融合的小尺度目标检测方法，过程是：在特征网络提取层中将具有高分辨率特性的底层特征和具有高语义特性的高层特征进行融合得到新的特征图，并在候选区域生成网络层中将特征网络提取层得到的特征图作为输入，然后使用了K‑means聚类算法来生成目标候选区域。将目标候选区域映射到特征图上生成建议特征图，最后使用分类层对建议特征图进行类别分类和位置回归。本发明方法，明显改善了小尺度目标检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 算法 多层 特征 融合 尺度 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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