公开(公告)号：CN114333040A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202210218277.6

申请日：2022-03-08

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 赵旭 ,  王金桥 ,  赵朝阳 ,  丁文超

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种多层级目标检测方法及系统，包括：获取待检测目标图片集合；将所述待检测目标图片集合输入预先训练好的多层级目标检测模型中，得到初始目标检测结果和多个子目标检测结果；其中，所述多层级目标检测模型是获取目标检测数据集，基于单阶段初始目标检测网络训练参数确定多阶段子任务训练参数，对所述多阶段子任务训练参数进行更新，并对所述目标检测数据集的正负样本进行回归训练所获得的。本发明基于充分训练的目标检测神经网络，仅增加少量的参数量进行微调，即可完成已检测目标的二次分析，在保持该方法优势的同时，节约了计算量和部署工作量，同时在二次分析时可以引入上下文信息，获得更高的精度。

公开(公告)号：CN114333040B

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202210218277.6

申请日：2022-03-08

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 赵旭 ,  王金桥 ,  赵朝阳 ,  丁文超

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种多层级目标检测方法及系统，包括：获取待检测目标图片集合；将所述待检测目标图片集合输入预先训练好的多层级目标检测模型中，得到初始目标检测结果和多个子目标检测结果；其中，所述多层级目标检测模型是获取目标检测数据集，基于单阶段初始目标检测网络训练参数确定多阶段子任务训练参数，对所述多阶段子任务训练参数进行更新，并对所述目标检测数据集的正负样本进行回归训练所获得的。本发明基于充分训练的目标检测神经网络，仅增加少量的参数量进行微调，即可完成已检测目标的二次分析，在保持该方法优势的同时，节约了计算量和部署工作量，同时在二次分析时可以引入上下文信息，获得更高的精度。