发明专利已授权

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

📄 申请号：CN201911121603.6 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-11-15

公开号

CN111222534A

公开日

2020-06-02

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

检测器目标检测深度学习计算机视觉检测器

应用场景

智能安防, 自动驾驶, 工业视觉检测, 视频监控, 图像识别

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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。

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

20221011

✅ 授权

20200626

?? 实质审查的生效：

20200602

📄 公开

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议价

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：6 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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