[发明专利]基于深度可分离卷积及融合PAN的多级特征金字塔目标检测方法在审
| 申请号： | 202110325504.0 | 申请日： | 2021-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN113111736A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 包晓安;马铉钧;包梓群;邵一鸣;马云龙;许铭洋;张娜 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度可分离卷积及融合PAN的多级特征金字塔目标检测方法，属于目标检测领域。包括：1)数据采集：获取待检测目标的视频数据并进行切片，将连续的视频数据转换为连续的图像；2)对图像进行预处理；3)对预处理后的图像进行目标检测，利用深度可分离卷积及融合PAN的多级特征金字塔网络获得图像的多尺度融合特征图；4)根据多尺度融合特征图的感受野大小预定义多长宽比与多尺度的检测框，利用检测框完成对目标的定位与分类，实现对多尺度目标进行高精度的检测。本发明对特征金字塔进行了改进，在减少参数量和计算量的条件下加深网络参数，得到多尺度融合特征，这样可以提高检测目标的准确性和效率性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 可分离 卷积 融合 pan 多级 特征 金字塔 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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