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摘 要:本发明公开了一种基于聚类算法的多层特征融合的小尺度目标检测方法,过程是:在特征网络提取层中将具有高分辨率特性的底层特征和具有高语义特性的高层特征进行融合得到新的特征图,并在候选区域生成网络层中将特征网络提取层得到的特征图作为输入,然后使用了K‑means聚类算法来生成目标候选区域。将目标候选区域映射到特征图上生成建议特征图,最后使用分类层对建议特征图进行类别分类和位置回归。本发明方法,明显改善了小尺度目标检测的精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010432039.6 | 专利名称: | 一种基于聚类算法的多层特征融合的小尺度目标检测方法 |
申请日: | 2020-05-20 | 申请/专利权人 | 西安理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市碑林区金花南路5号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/82搜分类 计算机视觉 深度学习 应用在视频监控 驾驶系统 人脸识别 医学图像检测领域搜索 |
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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |