公开(公告)号：CN118762183A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410910738.5

申请日：2024-07-08

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈丹 ,  令陈佩 ,  孙栋栋 ,  潘慧琳 ,  陈文浩

IPC: G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/766 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于改进Mask R‑CNN的遮挡目标分割方法，以Mask R‑CNN为深度神经网络框架，首先，改进特征提取网络，得到更加丰富的图片特征信息，提高网络检测的精确度；其次，改进边界框回归损失函数，保证目标检测结果的准确度；最后，改进非极大值抑制算法，减少候选框被错误抑制的可能，减少漏检的情况发生。本发明可以通过不断对网络进行学习训练，有效地检测出图片中的遮挡目标，并且为每一个目标生成一个高质量的实例分割掩码，具有很高的工程应用价值。