[发明专利]一种基于参数共享的多尺度超分重建的小目标检测方法有效
| 申请号： | 202010060271.1 | 申请日： | 2020-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN111275171B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 赵仲秋;沈浩;黄德双 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/092;G06N3/08;G06V10/82;G06V10/776;G06V10/774 |
| 代理公司： | 安徽合肥华信知识产权代理有限公司 34112 | 代理人： | 张果果 |
| 地址： | 230009 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于参数共享的多尺度超分重建的小目标检测方法，该方法包括三个步骤：（1）将现有的超分数据集和小目标检测数据集分别在超分网络和小目标检测网络上进行初步训练，直到损失函数收敛；（2）然后构建基于参数共享的Skip‑Connection多尺度特征重建网络结构，在此过程中，将超分和目标检测匹配的小型数据集输入该网络，首先提取多尺度超分特征，然后对重建的超分特征进行目标检测；（3）采用基于马尔可夫决策的多任务深度网络对超分和小目标检测任务进行动态协同训练，最终得到小目标检测的训练模型。本发明不仅提升了小目标检测的识别率，而且所发明的动态协同训练方法也适用于其他的多任务训练过程中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 参数 共享 尺度 重建 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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