[发明专利]一种基于卷积神经网络的目标边界实时检测方法有效
| 申请号： | 202010556830.8 | 申请日： | 2020-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN111753956B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 徐秋石;岳文静;陈志;熊礼亮 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的目标边界实时检测方法，首先输入图片，提取该图片的特征图，预测边界框坐标和置信评分预测值。然后通过特征图得到引用边界框坐标，根据预测边界框坐标和引用边界框坐标计算出相关边界框坐标和实际边界框坐标，计算相关边界框和实际边界框的重叠值，对具有最大重叠部分的实际边界框设置最大重叠标记。最后根据重叠值，最大重叠标记和置信评分预测值计算引用边界框的置信评分，保留前N个具有最高置信评分的引用边界框，过滤其他边界框，得到最终结果。本发明将卷积神经网络用来提取特征图和作为输出层去计算边界框坐标和置信评分，通过多任务的损失函数训练卷积层，有效提高卷积神经网络的运行效率和计算精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 目标 边界 实时 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京邮电大学，未经南京邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010556830.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：压接装置
- 下一篇：一种基于区块链和盲签名的车辆隐私保护方法
