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申请/专利权人:重庆邮电大学
摘要:本发明请求保护一种基于特征对齐和样本分配的旋转目标检测方法,属于计算机视觉技术领域。所述方法包括以下步骤:1.提出了一种联合分配方法AAM,该方法根据样本的定位潜能分配标签,帮助模型充分利用高质量的样本进行训练。2.设计了一个感知拓宽模块BPM,BPM通过拓宽感受野,引入丰富的上下文信息及临近目标信息,帮助缓解感受野和目标特征间的错位,提高分类和检测精度。3.本发明还提出了一个对齐区域卷积神经网络,包括两阶段的对齐:a.对齐旋转特征与感兴趣区域RoI;b.从旋转等变特征中提取旋转不变特征。通过两个阶段的对齐操作,得到有助于分类和回归的旋转不变特征,使模型的预测结果更加精确。
主权项:1.一种基于特征对齐和样本分配的旋转目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、将一张包含旋转目标的现实场景图像输入到检测器中,从中提取出包含方向信息的旋转等变特征,感知拓宽模块BPM向旋转等变特征中注入上下文信息,并进行初步的位置预测和分类;步骤2、将初步设置的锚框和感知拓宽模块BPM处理后的旋转等变特征及预测结果一同输入到联合分配方法AAM中,通过匹配度的计算和动态的阈值调整筛选出高质量的训练正样本;步骤3、将精化后的旋转等变特征及预测结果输入到对齐区域卷积神经网络中,通过重新编码和对齐卷积调整特征和感受野的对齐,将对齐后的特征进行空间和方向两个维度的调整后得到旋转不变特征,对旋转不变特征进行定位和分类操作即得到最终的精确的预测结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 重庆邮电大学 一种基于特征对齐和样本分配的旋转目标检测方法
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