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发明专利
已授权
基于轻量化骨干网络的目标检测方法
📄 申请号:CN202210574950.X
📄 发布日:2026/03/05
著录项目信息
申请日
2022-05-25
公开号
CN114863218B
公开日
2025-04-11
申请人
西安理工大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V10_25
IPC 分类号
G06V10_25
,
G06V10_774
,
G06V10_40
,
G06V10_77
,
G06V10_762
,
G06V10_82
,
G06N3_0495
,
G06N3_045
,
G06N3_0464
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
目标检测
目标检测
深度学习
轻量化神经网络
应用场景
智能安防监控, 自动驾驶感知, 工业视觉检测, 遥感图像分析, 移动端智能应用
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摘要
本发明公开的基于轻量化骨干网络的目标检测方法,具体按照以下步骤实施:步骤1、准备预训练数据集Tiny‑Imagenet和VOC格式的训练数据集;步骤2、搭建特征提取网络LBNet;步骤3、搭建由LBNet的多层输出特征构成的特征金字塔结构,并且在通过步骤1得到的Tiny‑Imagenet数据集中进行预训练,得到预训练权重。步骤4、设计anchors生成容器算法,生成区域推荐网络所需的anchors尺寸。步骤5、完成模型的训练和预测。该方法解决了现有检测技术中存在的检测效率低和边界框定位不准的问题。
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
适用于无边界柔直环网的输电线路保护方法
当前第 / 件
基于自适应关注区域Transformer的图像分类方法
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