[发明专利]基于级联深度神经网络的边框目标图像对齐方法在审
| 申请号： | 202310302833.2 | 申请日： | 2023-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN116309174A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 黄家水;徐华泽;邵岭 | 申请（专利权）人： | 特斯联科技集团有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/084;G06T7/13 |
| 代理公司： | 北京中知法苑知识产权代理有限公司 11226 | 代理人： | 李明;赵吉阳 |
| 地址： | 101199 北京市通州*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开实施例提供一种基于级联深度神经网络的边框目标图像对齐方法，所述级联深度神经网络包括边缘提取网络以及与所述边缘提取网络级联的匹配对齐网络；所述方法包括：将待对齐的边框目标图像输入预先训练的所述边缘提取网络，得到边缘提取图像；将所述边缘提取图像和边缘模板图像输入的所述匹配对齐网络，得到对齐的边框目标图像。采用基于级联深度网络结构，是一种端到端的结构，使用简单，没有复杂的中间过程和后处理。整个过程使用简单，无需参数调试，性能稳定性好，同时由于深度学习本身的鲁棒性强的特点，从而极大提高整个过程的稳定性、可靠性和鲁棒性。直接对目标整体进行对齐，同时具备两种方法的优点，避免各自的缺点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 级联 深度 神经网络 边框 目标 图像 对齐 方法 | ||
【主权项】：
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