[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的目标检测方法及装置有效
| 申请号： | 202110333413.1 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN112926681B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 郝磊祯;冯瑞 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人： | 郁旦蓉 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的目标检测方法及装置，基于整张待测图像的特征预测该待测图像中所有目标物体的边界框以及种类，其特征在于，包括如下步骤：对待测图像预处理得到预处理图像；将预处理图像输入预先训练好的深度卷积网络模型，得到所有目标物体的边界框以及种类。其中，深度卷积网络模型的训练过程包括：对训练集预处理得到预处理数据集；搭建包括主网络以及辅助网络深度卷积神经网络，主网络为全卷积神经网络；利用主网络获取第一特征图，从而进行边界框预测得到预测边界框置信度分数；利用辅助网络获取第二特征图，进而得到物体边界框以及物体类别，进而训练更新得到训练好的深度卷积网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 目标 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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