[发明专利]一种基于特征匹配优化的无锚框目标检测网络训练方法有效
| 申请号： | 202010778936.2 | 申请日： | 2020-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN112001428B | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 叶齐祥;张小松;万方;马金戈;季向阳 | 申请（专利权）人： | 中国科学院大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京康思博达知识产权代理事务所(普通合伙) 11426 | 代理人： | 潘炜;刘冬梅 |
| 地址： | 100049 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征匹配优化的无锚框目标检测网络训练方法，所述训练方法包括以下步骤：步骤1，获取待检测图像的目标检测特征图；步骤2，根据特征图，获得所有特征对应的预测框坐标和分类；步骤3，进行特征与目标、背景的匹配。本发明提供的基于特征匹配优化的无锚框目标检测网络训练方法，优化了对长条、密集目标的特征表示，提高了目标检测模型网络的性能，对单阶段和双阶段目标检测器的训练具有重要意义，对于自然场景、医学、遥感等领域的视觉目标检测具有应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 匹配 优化 无锚框 目标 检测 网络 训练 方法 | ||
【主权项】：
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