[00029362]一种基于R‑FCN的小目标检测方法

交易价格： 面议

所属行业： 分析仪器

类型： 专利

技术成熟度： 正在研发

专利所属地：

专利号：CN201710317066.7

交易方式： 完全转让

联系人：江南大学

所在地：江苏无锡市

服务承诺: 产权明晰; 资料保密
对所交付的所有资料进行保密; 如实描述

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技术详细介绍

摘要：本发明公开了一种基于R‑FCN的小目标检测方法，涉及图像处理领域，该方法包括将待测图像导入卷积网络，按照从M个网络层的最顶层至最底层的顺序以及按照从M个网络层的最底层至最顶层的顺序通过M个网络层依次对待测图像进行特征提取，生成尺度不同的特征映射图，选取N层特征映射图导入RPN进行前后景分类，确定前景区域的坐标，将前景区域的坐标对应的特征映射块处理为特征向量；将各个特征向量输入分类器中进行二次分类，检测特征向量所属的类别是否对应待检测的小目标并输出检测结果，本发明采用top‑down特征金字塔和down‑top特征金字塔相结合的方式，在不同尺度的特征映射图上进行小目标检测，可以减少对小目标的漏报，提高检测精度。

[00029362]一种基于R‑FCN的小目标检测方法

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