专利名称：一种基于深度学习的目标检测方法和系统专利类型：发明专利 发明人：杨琳，葛海玉，郝禄国，龙鑫，曾文彬，李伟儒
申请号：CN201811627661.1
申请日：20181228
公开号：CN109800793A
公开日：
20190524
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的目标检测方法和系统，所述方法包括以下步骤：获取待处理图像；对待处理图像进行预处理，得到第一图像；将第一图像输入到卷积神经网络进行特征提取，得到第一特征图，以第一特征图作为第一组输入数据；执行n次设定操作，得到第二至第n+1组输入数据；根据第一至第n+1组输入数据对待处理图像所包含的目标的种类以及每个目标所在的位置进行预测，得到预测结果。本发明的每次卷积操作的输入是前面所有卷积操作的输出的组合，因而本发明将不同尺度的特征图进行了融合，同时也减少了参数量，本发明能够在提升检测准确率的同时控制模型的复杂度，摆脱对预训练模型的依赖。本发明可以广泛应用于人工智能领域。 地址：510663 广东省广州市高新技术产业开发区科学城掬泉路3号广州国际企业孵化器D座
D401
国籍：CN
代理机构：广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人：谭英强
豫公网安备41160202000603
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