首页> 中国专利> 基于聚类算法改进特征金字塔网络的目标检测方法

基于聚类算法改进特征金字塔网络的目标检测方法

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本发明公开了一种基于聚类算法改进特征金字塔网络的目标检测方法，该方法包含四个关键步骤，一是利用聚类算法分析检测对象的几何特征；二是构建基础的检测网络主体架构；三是根据目标的主要尺寸动态调整特征金字塔网络；四是根据目标的外貌特征动态设置检测候选框尺寸长宽比。本发明在构建检测的网络模型时充分考虑了待检测领域对象的几何特征，这种方法生成的网络既提高了模型的训练效率，缩短了训练时间，也提高了模型的泛化能力，在检测小目标和多尺度目标时准确度也得到了提升。

著录项

公开/公告号CN109919215A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-06-21

原文格式PDF
申请/专利权人中国电子科技集团公司第二十八研究所;
展开▼

申请/专利号CN201910145122.2
发明设计人李友江;罗子娟;缪伟鑫;郭成昊;蒋炜;
展开▼

申请日2019-02-27
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);
代理人向文
地址 210007 江苏省南京市秦淮区苜蓿园东街1号
入库时间 2024-02-19 11:37:04

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-07-16

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190227

实质审查的生效
2019-06-21

公开

公开

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 基于聚类算法改进特征金字塔网络的目标检测方法 [P] . 中国专利： CN109919215B . 2021-03-12
2. 基于特征金字塔网络的特征增强目标检测方法 [P] . 中国专利： CN110084124B . 2021-07-09
3. - Efficient object detection method using convolutional neural network-based hierarchical feature modeling [P] . 韩国专利： KR101882743B1 . 2018-08-30

机译： -使用基于卷积神经网络的分层特征建模的有效目标检测方法
4. PYRAMID HISTORY MAP GENERATING METHOD FOR CALCULATING FEATURE MAP IN DEEP LEARNING BASED ON CONVOLUTION NEURAL NETWORK AND FEATURE MAP GENERATING METHOD [P] . 韩国专利： KR20180020724A . 2018-02-28

机译：基于卷积神经网络和特征图生成方法的深度学习中特征图计算的金字塔历史图生成方法
5. Medical Image Object Detection with Dense Feature Pyramid Network Architecture in Machine Learning [P] . 美国专利： US2019139216A1 . 2019-05-09

机译：机器学习中具有密集特征金字塔网络架构的医学图像目标检测