公开(公告)号：CN114842320A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210265173.0

申请日：2022-03-17

Applicant: 江南大学

Inventor： 张洪 ,  于源卓

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于DW‑SEnet模型的机器人目标检测方法，包括获取待检测目标的图像信息，对图像信息进行预处理，得到输入图像；对输入图像进行深度可分卷积DW操作，提取图像特征；在正向传播的过程中，采用压缩激励模块SE计算图像特征的不同特征通道的重要程度权重，根据权重大小抑制或增强不同通道的特征，得到特征图像；根据特征图像构建多个候选检测框，对待检测目标进行定位，同时根据特征对候选检测框中的图像进行分类，得到分类结果；通过非极大抑制将多余候选检测框进行剔除，并对分类结果进行标注，得到目标检测结果。本发明提供的目标检测方法在处理图像目标检测时能有更少的模型参数、更高的检测速度以及更高的准确率。