公开(公告)号：CN113344877A

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202110637095.8

申请日：2021-06-08

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 刘黎志 ,  李姚舜 ,  邓开巍 ,  刘杰

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供一种基于卷积神经网络的钢筋模型训练方法及装置，所述方法包括：对钢筋端面的原始图像进行采样，得到训练样本，对训练样本进行训练；并对卷积神经网络模型中的卷积层进行下采样，得到用于预测大尺寸目标的第一检测通道；对第一检测通道中的输出进行上采样，并将上采样结果与卷积层中的特征图像进行图像融合，得到用于预测中等尺寸目标的第二检测通道和用于预测小尺寸目标的第三检测通道；删除卷积层的第一检测通道，得到更新后的卷积神经网络模型，通过更新后的卷积神经网络模型对训练样本进行检测，得到钢筋的数量信息。采用本方法能够在通过卷积神经网络模型进行训练时减少训练参数，即减少了训练模型需要的时间和内存。