[发明专利]基于预测框自动修正的边框回归神经网络构建方法有效
| 申请号： | 202011023567.2 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN112508168B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 刘晋;李怡瑶;高珍喻 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06N3/047 | 分类号： | G06N3/047;G06N3/09 |
| 代理公司： | 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 | 代理人： | 成秋丽 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明披露一种基于预测框自动修正的边框回归神经网络构建方法。该方法由一种基于相对熵损失函数的具有定位置信度的检测网络和一种改进的基于置信估计的定位精度方法组成。为解决目标定位不精确的问题，本发明提出一种新的基于相对熵的边框回归损失函数，不仅学习边框回归，同时定位学习不确定性；同时本发明结合概率分布引入方差投票机制，利用对相邻位置的预测方差加权，来对候选框的位置进行投票，从而得到定位更加准确的边框。本发明提供的方法网络适配性强、鲁棒性强，可结合多种目标检测神经网络使用以提高检测精度。通过将该方法在知名数据集上的进行实验，实验结果表明该方法的检测准确度高达0.402，优于多数已有方法，证明了其有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 预测 自动 修正 边框 回归 神经网络 构建 方法 | ||
【主权项】：
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