公开(公告)号：CN114863199B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202210276223.5

申请日：2022-03-21

Applicant: 东北大学

Inventor： 梁哲喆 ,  于海 ,  王莹 ,  朱志良

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供一种基于优化锚框机制的目标检测方法，涉及目标检测技术领域。该方法通过目标检测模型的骨架和颈部获得待检测实例图像对应的金字塔层级数量的特征图；再根据金字塔层级数量的特征图设计锚框参数，生成锚框；同时将特征图通过特征适应模块，得到新特征图；将新特征图和锚框输入至目标检测模型的头部进行训练；选出各个特征图的锚框的各种损失的平均值之和最小的那个特征图对目标检测模型进行训练；最后使用训练好的目标检测模型对待检测图像进行目标检测。该方法在前向运算中为目标检测模型设计锚框参数，减少了人工调整锚框超参数的成本。根据每一次前向训练的各损失均值之和进行特征图的选取和训练，从而达到训练上的最优化。

公开(公告)号：CN114863199A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210276223.5

申请日：2022-03-21

Applicant: 东北大学

Inventor： 梁哲喆 ,  于海 ,  王莹 ,  朱志良

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供一种基于优化锚框机制的目标检测方法，涉及目标检测技术领域。该方法通过目标检测模型的骨架和颈部获得待检测实例图像对应的金字塔层级数量的特征图；再根据金字塔层级数量的特征图设计锚框参数，生成锚框；同时将特征图通过特征适应模块，得到新特征图；将新特征图和锚框输入至目标检测模型的头部进行训练；选出各个特征图的锚框的各种损失的平均值之和最小的那个特征图对目标检测模型进行训练；最后使用训练好的目标检测模型对待检测图像进行目标检测。该方法在前向运算中为目标检测模型设计锚框参数，减少了人工调整锚框超参数的成本。根据每一次前向训练的各损失均值之和进行特征图的选取和训练，从而达到训练上的最优化。