[发明专利]基于全卷积的小目标检测算法在审
| 申请号： | 202211705281.1 | 申请日： | 2022-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN115995020A | 公开（公告）日： | 2023-04-21 |
| 发明（设计）人： | 高明;苗功勋;熊英超;徐家伟 | 申请（专利权）人： | 中孚安全技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/94;G06V10/774;G06T7/10;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390 | 代理人： | 张菊萍 |
| 地址： | 250101 山东省济南市高新*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供基于全卷积的小目标检测算法，包括卷积网络模型部分、损失计算部分和训练调参部分；卷积网络模型部分用于针对图像特征进行提取并对目标进行预测；损失计算部分用于计算训练时的预测损失以获取梯度指导网络模型进行权重学习；训练调参部分用于将带有标签的数据喂入网络模型进行前向推理，通过损失函数梯度进行反向梯度回传，并根据验证精度调整网络学习率与数据集，得到最优的模型权重。本发明使用多尺度特征融合提高对不同尺度目标特征的提取能力，使用双尺度目标预测以解决小目标在特征图中信息占比少，从而易受大目标特征影响的情况，使用目标的真实边界计算损失以指导网络更精准的学习目标边界特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 目标 检测 算法 | ||
【主权项】：
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