公开(公告)号：CN110705698B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN201910984593.2

申请日：2019-10-16

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 成锋娜 ,  周宏平 ,  张镜洋 ,  程卫国 ,  徐亮

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种尺度自适应感知的目标计数深度网络设计方法，所述包括以下步骤：步骤1：制作训练和测试样本集合；将每个图片的目标标注生成真实标签，步骤2：将训练集和测试集的图片及其对应的真实标签进行尺寸调整，步骤3：建立尺度自适应感知目标计数深度网络模型；步骤4：将步骤2获得训练样本输入到步骤3建立的卷积网络模型中，通过Adam优化策略对网络进行参数学习，步骤5：深度网络模型测试。本发明设计了一种尺度自适应感知的目标计数深度网络设计方法，其在公共安全、交通、林业、农业等多个领域有着极其重要的应用价值。

公开(公告)号：CN110705698A

公开(公告)日：2020-01-17

申请号：CN201910984593.2

申请日：2019-10-16

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 成锋娜 ,  周宏平 ,  张镜洋 ,  程卫国 ,  徐亮

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种尺度自适应感知的目标计数深度网络设计方法，所述包括以下步骤：步骤1：制作训练和测试样本集合；将每个图片的目标标注生成真实标签，步骤2：将训练集和测试集的图片及其对应的真实标签进行尺寸调整，步骤3：建立尺度自适应感知目标计数深度网络模型；步骤4：将步骤2获得训练样本输入到步骤3建立的卷积网络模型中，通过Adam优化策略对网络进行参数学习，步骤5：深度网络模型测试。本发明设计了一种尺度自适应感知的目标计数深度网络设计方法，其在公共安全、交通、林业、农业等多个领域有着极其重要的应用价值。