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基于R-CNN的对象检测器的学习方法和装置

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本发明涉及基于R‑CNN的对象检测器的学习方法，使用依次通过一个以上的卷积运算分别输出第1特征图至第n特征图的第1过滤块至第n过滤块及与上述第1过滤块至第n过滤块中的至少一部分分别联动的第k上采样块至第1上采样块，上述学习方法包括：学习装置使上述第k上采样块至上述第1上采样块分别输出第(k‑1)金字塔特征图至上述第1金字塔特征图，使RPN输出与各自的候选区域对应的各自的ROI，使池化层输出特征向量，参照对象类型信息、对象回归信息及与此对应的第1真实值而生成第1损耗值，通过使用上述第1损耗值的反向传播法学习上述FC层、上述第k上采样块至上述第1上采样块及上述第1过滤块至上述第n过滤块的参数的步骤。

著录项

公开/公告号CN111008638A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-04-14

原文格式PDF
申请/专利权人斯特拉德视觉公司;
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申请/专利号CN201910939419.6
发明设计人金桂贤;金镕重;金寅洙;金鹤京;南云铉;夫硕焄;成明哲;呂东勋;柳宇宙;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰;
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申请日2019-09-30
分类号
代理机构北京市铸成律师事务所;
代理人汪扬
地址韩国庆尚北道
入库时间 2023-12-17 07:34:32

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-05-08

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190930

实质审查的生效
2020-04-14

公开

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