公开(公告)号：CN115082787A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210662037.5

申请日：2022-06-13

Applicant: 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)

Inventor： 江涵 ,  梁秀波

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/56 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Cascade R‑CNN的待采摘水果目标检测方法，该方法具体包括以下步骤：S1：采集自然环境下的水果图像；S2：扩充采集到的原始水果图像；S3：将收集到的原始水果图像划分为训练集、测试集和验证集图像，并将训练集和验证集的图像划分为原始图像和扩充后的图像；S4：人工标注训练集和验证集中的原始图像得到原始数据集；S5：将原始图像数据集输入构建好的Cascade R‑CNN网络训练得到辅助模型；S6：通过辅助模型标注扩充后的图像，得到扩充数据集；S7：将原始数据集和扩充数据集输入构建好的CascadeR‑CNN网络训练得到检测模型；S8：使用测试集在检测模型上测试。本发明使用辅助模型代替人工标注大量图像，极大降低了标注成本，提高了标注效率。