发明专利 已授权

一种优化SSD检测模型训练方法及小目标检测方法

📄 申请号:CN202210330727.0 📄 发布日:2026/08/27

著录项目信息

申请日
2022-03-30
公开号
CN114821265A
公开日
2022-07-29
申请人
安徽工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

小目标检测, 安防监控, 自动驾驶, 工业质检, 遥感图像分析

摘要

本说明书一个或多个实施例提供的一种优化SSD检测模型训练方法及小目标检测方法,将SSD检测模型中的VGG16网络作为主网络,再利用残差网络对于特征信息表达能力强的优势,引入ResNet50网络作为辅助主网络,以提升网络的特征表达能力,将VGG16网络卷积后获得的卷积数据与ResNet50网络卷积后获得的卷积数据进行特征融合,将融合后的卷积数据重新进行卷积,直至达到预设次数,然后将融合数据输入到SSD后续网络中进行分类和检测,获得改进的SSD检测模型,再对SSD检测模型进行测试,直至损失函数趋于稳定,最终获得优化SSD检测模型,可以在检测速度快的同时提高SSD网络对于小目标的检测能力。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN114821265A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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