公开(公告)号：CN113673510B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202110863996.9

申请日：2021-07-29

Applicant: 复旦大学

Inventor： 周益 ,  荆明娥 ,  范益波 ,  曾晓洋

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/25 ,  G06V10/46 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体为一种结合特征点和锚框共同预测和回归的目标检测方法。本发明方法步骤包括：获取目标检测数据集，经处理得到图像/目标标签信息样本对；对训练集进行预处理，利用数据增强来扩充数据集；搭建目标检测网络，包括特征提取模块、特征融合模块、特征点检测分支和锚框检测分支；训练网络模型；把待检测图片输入检测网络即获得目标种类和位置信息。本算法利用特征点检测分支，通过关键点来获得更加精准的先验锚框，克服了手工设计锚框参数的缺点，可获得更加精准的检测结果，并且可以迁移到其他不同的检测任务中。

公开(公告)号：CN113673510A

公开(公告)日：2021-11-19

申请号：CN202110863996.9

申请日：2021-07-29

Applicant: 复旦大学

Inventor： 周益 ,  荆明娥 ,  范益波 ,  曾晓洋

IPC: G06K9/32 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体为一种结合特征点和锚框共同预测和回归的目标检测算法。本发明算法步骤包括：获取目标检测数据集，经处理得到图像/目标标签信息样本对；对训练集进行预处理，利用数据增强来扩充数据集；搭建目标检测网络，包括特征提取模块、特征融合模块、特征点检测分支和锚框检测分支；训练网络模型；把待检测图片输入检测网络即获得目标种类和位置信息。本算法利用特征点检测分支，通过关键点来获得更加精准的先验锚框，克服了手工设计锚框参数的缺点，可获得更加精准的检测结果，并且可以迁移到其他不同的检测任务中。