[发明专利]一种基于度量学习的多类别小目标检测方法在审
| 申请号： | 202010583655.1 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111783590A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 王靖宇;王叶子;张科;吴虞霖;王霰禹;张国俊;苏雨;王震 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于度量学习的多类别小目标检测方法，本发明针对多类别小目标的识别特点，将深度学习的特征表达能力与度量学习的相似性判别能力相结合，设计了新型深度神经网络结构。其特点是采用结合特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)的Faster RCNN网络结构基于整张图像数据对多类别小目标进行检测，并在该网络中嵌入图网络模块对图像内各区域间的相似度信息进行传递计算，在该网络后端采用基于三元组损失的相似性度量模块区分样本间的细节信息，充分提取小目标特征信息及其目标间的相似性关系，提高对多类别小目标检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 度量 学习 类别 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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