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公开(公告)号：CN119399504A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411494973.5
申请日：2024-10-24
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的模板选取和模板匹配方法，该方法，包括：输入待选取模板的初始图像；将初始图像输入到预训练好的特征提取网络，输出初始图像的特征图；对特征图进行计算得到得分图#imgabs0#；在得分图#imgabs1#上框选初始选区；利用初始选区和特征图计算得到新的得分图#imgabs2#；在得分图#imgabs3#上更新选区和得分图#imgabs4#；判断更新的选区是否符合选取条件；当更新的选区不符合选取条件时，跳转更新选区和得分图#imgabs5#；前述的选取条件包括得分图#imgabs6#的更新条件或更新后选区的尺寸条件；根据符合选取条件的选区，确定并输出选取的模板。本发明能够解决现有模板选取方法模板选取准确性不高的问题。
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