[发明专利]基于深度学习的水面小目标检测与分类方法在审
| 申请号： | 202110796985.3 | 申请日： | 2021-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN113591617A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 蒋仲廉;倪汉杰;初秀民;聂梓熠 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的水面小目标检测与分类方法，具体为：将原始数据集中的夜间、雨雾场景图像处理后加入原数据集；图像处理后按指定规格重构，设定不同IOU阈值界定样本分布，将样本输入主干卷积神经网络进行特征提取；将卷积网络的不同特征层融合，获得多尺度信息的高级特征；通过高级特征对生成的不同尺度候选框进行神经网络训练，得到建议框，结合最后一层特征层输入感兴趣区域层，得到建议框与特征层之间的映射层；将映射层输出到分类器与回归器中，训练得到这一轮的目标分类与定位模型；将前一轮检测模型的输出的当前阶段目标建议框作为下一轮检测模型的输入，级联各检测模型最终得到优化的目标检测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 水面 目标 检测 分类 方法 | ||
【主权项】：
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