公开(公告)号：CN115082713B

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211016337.2

申请日：2022-08-24

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 杨明浩 ,  蒋逸铭

IPC: G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像识别领域，具体涉及了引入空间对比信息的目标检测框提取方法、系统及设备，旨在解决现有的目标检测方法在小样本的条件下进行目标检测的精度较低的问题。本发明包括：将预测边界框分为大目标边界框和小目标边界框；对于所述大目标边界框，根据预设的第一缩放系数生成多个第一候选框；对于所述小目标边界框，根据预设的第二缩放系数生成多个第二候选框；通过引入空间对比信息的孪生神经网络的目标检测框准确提取模型选取优选目标检测框。本发明通过对预测边界框进行二次判定，结合滑动窗口的思想，通过生成多个不同候选框的方式提取出目标的信息，再通过孪生网络计算出与目标最接近的边界框，进一步提升了小样本目标检测的精度。

公开(公告)号：CN115082713A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202211016337.2

申请日：2022-08-24

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 杨明浩 ,  蒋逸铭

IPC: G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像识别领域，具体涉及了引入空间对比信息的目标检测框提取方法、系统及设备，旨在解决现有的目标检测方法在小样本的条件下进行目标检测的精度较低的问题。本发明包括：将预测边界框分为大目标边界框和小目标边界框；对于所述大目标边界框，根据预设的第一缩放系数生成多个第一候选框；对于所述小目标边界框，根据预设的第二缩放系数生成多个第二候选框；通过引入空间对比信息的孪生神经网络的目标检测框准确提取模型选取优选目标检测框。本发明通过对预测边界框进行二次判定，结合滑动窗口的思想，通过生成多个不同候选框的方式提取出目标的信息，再通过孪生网络计算出与目标最接近的边界框，进一步提升了小样本目标检测的精度。