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摘 要:本发明涉及一种基于双向特征融合和更平衡L1损失的单发多框检测器优化方法,属于计算机视觉领域。A1:对训练集图像进行预处理;A2:构建传统SSD模型;A3:基于双向特征融合和更平衡L1损失函数修改传统SSD算法模型并构建BFSSD模型;A4:对BFSSD算法模型进行训练;A5:对BFSSD算法模型的性能进行测试。本发明解决了传统SSD算法在训练过程中存在的正负样本和多任务不平衡问题,对于小目标检测具有良好的鲁棒性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911121603.6 | 专利名称: | 一种基于双向特征融合和更平衡L1损失的单发多框检测器优化方法 |
申请日: | 2019-11-15 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
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: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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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日期 | 法律信息 | 备注 |