[发明专利]基于稀疏卷积神经网络的目标检测方法及检测装置在审
| 申请号： | 202010946308.0 | 申请日： | 2020-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN112084950A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 贺琪欲;张海波;杨跞;许楠;张文 | 申请（专利权）人： | 上海庞勃特科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科石知识产权代理有限公司 11595 | 代理人： | 李艳霞 |
| 地址： | 201206 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于稀疏卷积神经网络的目标检测方法及检测装置，目标检测方法包括：利用获取的目标场景图像构建数据集，并对数据集中每幅图像中包含的所有检测目标进行标注；根据检测目标在图像中的比例范围，优化基准卷积神经网络的结构，得到优化后的卷积神经网络；在构建的数据集上对优化后的卷积神经网络进行损失函数添加稀疏正则化项的预训练，得到卷积神经网络；对卷积神经网络进行卷积神经网络稀疏化，得到稀疏化的卷积神经网络；在数据集上对稀疏化的卷积神经网络进行微调训练，得到最终的稀疏卷积神经网络；利用最终的稀疏卷积神经网络对目标进行检测。本申请能够在廉价的硬件上针对大场景中的小物体进行快速、精准的目标检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 卷积 神经网络 目标 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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