公开(公告)号：CN119273900A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411642287.8

申请日：2024-11-18

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 郑钰辉 ,  张轩豪 ,  张国庆

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/22 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于伪框引导的边界框细化定向目标检测方法，包括：1、将图像输入骨干网络和金字塔网络，提取多尺度特征图。2、根据真实边界框的尺度大小，将其划分到对应的特征层级上，通过可变形卷积学习代表点生成自适应点集。3、生成的代表点使用评估模块(APAA)对代表点进行评估和动态分配，并输入伪框引导边界框细化模块(PGBR)进一步优化。4、使用RRoI特征提取器提取特征并对其进行编码，预测对象类别概率和细化预测边界框。本发明通过边界框细化模块的加入，可以更好的实现边界框定位的效果；同时使用了不同的边界框表示方式，这样可以有效的定位和标识边界框，解决了传统边界框表示中的边界不连续问题。