发明专利已授权

一种基于深度学习的适用于多尺度目标检测的单阶段检测器设计方法

📄 申请号：CN202010462591.X 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2020-05-27

公开号

CN111767944B

公开日

2023-08-15

申请人

重庆大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_82

IPC 分类号

G06V10_82 , G06V10_80 , G06V10_52 , G06V10_764 , G06V10_766 , G06N3_0464 , G06N3_047 , G06N3_048 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

检测器深度学习目标检测计算机视觉检测器

应用场景

智能安防, 自动驾驶, 工业质检, 遥感图像分析, 视频监控

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的适用于多尺度目标检测的单阶段检测器设计方法，本发明一方面从语义信息、细节信息和感受野三个角度来构建各级特征信息均衡且充足的特征金字塔；另一方面，为了提升检测器对极端尺度目标的召回率，本发明摒弃手工设置Anchor尺寸和长宽比参数，利用网络自己学习出Anchor所需的尺寸和分布。本发明从特征金字塔和Anchor设置的角度重新设计单阶段检测器，从而提升单阶段检测器在多尺度目标上的检测精度同时兼顾检测速度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种快速路车道缩减区的混合交通众从牵制控制方法

当前第 / 件

基于级联超分辨率网络与改进Faster R-CNN的隧道行人目标检测方法

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