[发明专利]一种基于多尺度匹配策略深度特征学习的目标检测方法在审
| 申请号： | 202010564966.3 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111723737A | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 董永生;张智勇;吴庆涛;裴远桦;郑博士;蒋志强;刘晴;谭伟;郑林涛;王琳 | 申请（专利权）人： | 河南科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 | 代理人： | 宋晨炜 |
| 地址： | 471000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 一种基于多尺度匹配策略深度特征学习的目标检测方法，基于残差神经网络，我们首先对不同类目标的宽高比进行聚类，并进一步使用多尺度匹配策略来选择默认框，缓解目标遮挡问题。然后，融合不同深度的特征图以检测不同尺度的物体。实验结果表明，与当前九种具有代表性的目标检测方法相比，我们提出的方法更具竞争力，速度更快，精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 匹配 策略 深度 特征 学习 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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