公开(公告)号：CN111931767B

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202010776488.2

申请日：2020-08-05

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 孙亚杰 ,  张颖 ,  吴雨瑶 ,  吴爱国

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/044

Abstract: 本发明提供了一种基于图片信息度的多模型目标检测方法、装置、系统及存储介质，该多模型目标检测方法包括执行以下步骤：第一步骤：选择多个目标检测网络作为候选目标检测网络，按照目标检测网络的层数分别为候选检测网络设计信息度附加网络；第二步骤：联合训练目标检测网络和信息度附加网络，设计信息度附加网络的损失函数以及整个网络的训练策略，目标检测网络的损失函数由目标检测方法确定；第三步骤：对信息度附加网络的输出值做尺度归一化，根据信息度附加网络的输出来选择目标检测网络。本发明的有益效果是：1.本发明的多模型目标检测方法，可以结合不同检测模型在不同图片特征上的优异表现以综合提升检测准确率。

公开(公告)号：CN111931767A

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN202010776488.2

申请日：2020-08-05

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 孙亚杰 ,  张颖 ,  吴雨瑶 ,  吴爱国

IPC: G06K9/32 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种基于图片信息度的多模型目标检测方法、装置、系统及存储介质，该多模型目标检测方法包括执行以下步骤：第一步骤：选择多个目标检测网络作为候选目标检测网络，按照目标检测网络的层数分别为候选检测网络设计信息度附加网络；第二步骤：联合训练目标检测网络和信息度附加网络，设计信息度附加网络的损失函数以及整个网络的训练策略，目标检测网络的损失函数由目标检测方法确定；第三步骤：对信息度附加网络的输出值做尺度归一化，根据信息度附加网络的输出来选择目标检测网络。本发明的有益效果是：1.本发明的多模型目标检测方法，可以结合不同检测模型在不同图片特征上的优异表现以综合提升检测准确率。