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摘 要:本发明提供一种基于SSD改进的目标检测方法,该方法选用ResNet‑101代替VGG‑16作为整个模型的基础网络,提供了更加丰富的特征图信息;采用特征融合策略使得网络预测层的多尺度预测对小目标的检测效果有一定的提升;在分类分支增添SE‑block模块用于捕获特征图全局的环境信息,输出带有通道权重的特征图,使得分类更加精确;添加与分类预测层并行的Centerness层用来抑制低质量的边界框以此提升检测精度。本发明方法采用无锚框检测,避免了与锚框相关的所有超参,使用的预测边界框策略大大减少了超参数量,降低了网络设计复杂度,使得训练阶段变得十分简单。本发明方法的损失函数采用了focalloss函数,在保持检测速度的同时提高了模型检测精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911308860.0 | 专利名称: | 一种基于SSD改进的目标检测方法 |
申请日: | 2019-12-18 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市浦口区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-25 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111126472B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |