公开(公告)号：CN114723007B

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202210336883.8

申请日：2022-03-31

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 郭泽斌 ,  刘光灿

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种面向目标检测的多尺度融合特征提取方法及系统，该网络结构包括：1）主干网络特征提取；2）特征金字塔重构；3）特征融合；4）重构自底向上特征金子塔；5）添加深层特征增强网络；6）预测；本发明方法使用不同大小的卷积核对主干网络进行特征提取，去重构具有不同感受野的特征金字塔网络，从而使检测网络在训练的过程中能够学习到同一类别不同尺度实例的特征表述。

公开(公告)号：CN114723007A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210336883.8

申请日：2022-03-31

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 郭泽斌 ,  刘光灿

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种面向目标检测的多尺度融合特征提取方法及系统，该网络结构包括：1）主干网络特征提取；2）特征金字塔重构；3）特征融合；4）重构自底向上特征金子塔；5）添加深层特征增强网络；6）预测；本发明方法使用不同大小的卷积核对主干网络进行特征提取，去重构具有不同感受野的特征金字塔网络，从而使检测网络在训练的过程中能够学习到同一类别不同尺度实例的特征表述。