[发明专利]基于自适应实例分类器细化的弱监督目标检测方法与系统在审
| 申请号： | 202011454250.4 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112464877A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 吴志昊;徐勇 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学（深圳） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市添源知识产权代理事务所(普通合伙) 44451 | 代理人： | 罗志伟 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种自适应实例分类器细化的弱监督目标检测方法，包括以下步骤：1）通过骨干网络提取图像中目标候选区域的特征，作为分类器的输入；2）通过多实例检测网络训练基本的分类器，生成下一阶段的监督信息；3）通过自适应实例分类器细化框架逐步训练细化的分类器以尽可能多地检测到完整的目标。本发明的有益效果是：利用候选区域的分数分布和空间相似性，可以尽可能多地检测图像中完整的目标，缓解检测器陷入局部最优状态的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 实例 分类 细化 监督 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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