一种基于生成对抗的目标检测器学习方法

    公开(公告)号:CN114067195A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111221228.X

    申请日:2021-10-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗的目标检测器学习方法,属于人工智能技术领域,促使样本生成器生成更加真实的生成图像,使得生成图像提高网络的检测性能,还能够提高网络的训练效率。方法包括:构建循环生成对抗学习模型;所述循环生成对抗学习模型包括两组样本生成器;构建联合网络模型;所述联合网络模型在所述循环生成对抗学习模型中集成有目标检测器;所述目标检测器与所述两组样本生成器相连,并将两组真实图像,以及由所述两组样本生成器生成的两组生成图像作为输入,在梯度反向传播过程中将梯度值输出至所述两组样本生成器;对所述联合网络模型进行训练,并将由所述目标检测器输出的梯度值反向传播至对应的样本生成器中,直至所述联合网络模型收敛。

    标注样本的方法及装置、电子设备、存储介质

    公开(公告)号:CN117576578A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311478400.9

    申请日:2023-11-08

    Abstract: 本申请涉及深度学习技术领域,公开一种标注样本的方法,包括:按照设定的待限定尺寸在原始图像中限定出至少一个待标注图像;将每个待标注图像中的标注坐标转换成在所述原始图像中的绝对坐标,获得包含有绝对坐标的原始图像。这样,使得待标注图像中目标对象的标注坐标能够直接显示在原始图像中,进而在进行深度学习时,能够根据目标对象的标注坐标和神经网络模型的图像尺寸需求对原始图像进行切割,从而实现带有目标对象绝对坐标的原始图像能够在多个尺寸要求不同的神经网络模型中复用的效果。本申请还公开一种标注样本的装置、电子设备和存储介质。

    一种目标样本标注生成方法

    公开(公告)号:CN114066979B

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202111186916.7

    申请日:2021-10-12

    Abstract: 本发明公开了一种目标样本标注生成方法,属于深度学习技术领域,解决多个需求不同图片大小的目标样本的神经网络中复用的问题。方法包括:根据预设重叠比例、预切割小图尺寸及预设外扩比例对大图进行切割;对切割得到的小图中的目标样本进行标注,得到标注点在各小图上的相对坐标;根据相对坐标对应小图相对于大图的切割位置、在各小图上的相对坐标、所述预设重叠比例、所述预切割小图尺寸及所述预设外扩比例,确定各标注点在所述大图上的绝对坐标,得到包含有标注点绝对坐标的大图。

    一种目标样本标注生成方法

    公开(公告)号:CN114066979A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111186916.7

    申请日:2021-10-12

    Abstract: 本发明公开了一种目标样本标注生成方法,属于深度学习技术领域,解决多个需求不同图片大小的目标样本的神经网络中复用的问题。方法包括:根据预设重叠比例、预切割小图尺寸及预设外扩比例对大图进行切割;对切割得到的小图中的目标样本进行标注,得到标注点在各小图上的相对坐标;根据相对坐标对应小图相对于大图的切割位置、在各小图上的相对坐标、所述预设重叠比例、所述预切割小图尺寸及所述预设外扩比例,确定各标注点在所述大图上的绝对坐标,得到包含有标注点绝对坐标的大图。

    行人防撞预警方法、设备、存储介质及堆高机

    公开(公告)号:CN112784725A

    公开(公告)日:2021-05-11

    申请号:CN202110052548.0

    申请日:2021-01-15

    Abstract: 本申请实施例提供一种行人防撞预警方法、设备、存储介质及堆高机,涉及集装箱港口堆高机辅助驾驶领域,用于克服相关技术中由于堆高机过高过大、视野过窄、视野盲区过多等原因导致堆高机极易与附近行人发生碰撞的问题。方法包括:获取环视摄像头采集的视频数据;对视频数据进行解码并置入图像数据队列;基于预先训练的行人目标检测模型对图像数据队列中最新图像帧进行检测,得到检测结果;判断从图像数据队列中获取的图像是否为第一帧图像;若图像不是第一帧图像,则根据上一帧图像中的跟踪结果运用卡尔曼滤波器进行目标预测,得到当前帧图像的预测结果;将预测结果与相应的检测结果进行匹配,得到匹配结果;根据匹配结果判断是否进行预警。

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