[发明专利]一种基于改进RA-CNN的细粒度图像检测方法与系统有效
| 申请号： | 202010773637.X | 申请日： | 2020-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN112052876B | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 廖玉婷;邹素雯;陈林祥;石志凯;张涛 | 申请（专利权）人： | 烽火通信科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市六加知识产权代理有限公司 44372 | 代理人： | 向彬 |
| 地址： | 430000 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进RA‑CNN的细粒度图像检测方法：S1、对训练图像进行预处理得到其图像向量编码和类别向量编码；S2、根据训练图像的图像向量编码和类别向量编码，使用改进的RA‑CNN模型进行弱监督训练，得到预测的边界框信息；S3、使用标注有边界框的训练图片作为输入，用步骤S2中预测的边界框与标注的边界框进行对比，计算损失函数进行强监督训练，得到经训练的图像检测模型；S4、对待检测图像进行灰度处理和向量归一化处理，得到待检测图像的图像向量编码，将待检测图像的图像向量编码输入上述经训练的图像检测模型，得到待检测图像中的物体类别和边界框信息。本发明还提供了相应的基于改进RA‑CNN的细粒度图像检测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 ra cnn 细粒度 图像 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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