恭喜佳都新太科技股份有限公司;广州新科佳都科技有限公司"目标识别方法、装置、设备和存储介质"专利获国家发明授权专利权
龙图腾网恭喜佳都新太科技股份有限公司;广州新科佳都科技有限公司申请的专利目标识别方法、装置、设备和存储介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN110991568B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2020-07-31发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202010133440.X,技术领域涉及:G06K9/62(20060101);该发明授权目标识别方法、装置、设备和存储介质是由吴志伟;李德紘;张少文;冯琰一设计研发完成,并于2020-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本目标识别方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了:本发明实施例公开了一种目标识别方法、装置、设备和存储介质,该方法包括将通道特征重激活模块和细微特征自增强模块嵌入神经网络结构中生成第一网络模型;将梯度增强交叉熵损失函数连接所述第一网络模型生成第二网络模型;基于小批量随机梯度下降算法对所述第二网络模型进行训练;将训练完毕的第二网络模型进行修改得到推理网络模型;将图像输入所述推理网络模型得到目标识别结果。本方案能够学习识别出更多细微特征,提高了目标识别的准确率。
本发明授权目标识别方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了:1.目标识别方法,其特征在于,包括:将通道特征重激活模块和细微特征自增强模块嵌入神经网络结构中生成第一网络模型,其中,包括删除残差网络的全局池化层,将最后一层全连接层修改为卷积核大小为1x1、通道数为C的卷积层,得到特征图,将所述特征图输入通道特征重激活模块,将所述通道特征重激活模块输出的特征图输入细微特征自增强模块再连接全局池化层,生成第一网络模型,其中,所述细微特征自增强模块包括增强掩模和抑制掩模,所述增强掩模用于计算增强的区域,所述抑制掩模用于计算抑制的区域,具体包括将输入特征图划分为块,定义第m行n列特征块为,特征图按块表示成集合形式为,将增强掩模划分为块,定义第m行n列掩模块为,增强掩模按块表示成集合形式为,按概率p随机将掩模块中对应区域标记为1,其余为0,具体为 其中,p表示概率值,服从伯努利分布,表示特征块的最大值,如果概率值大于或等于0.5并且不是峰值位置,则增强掩模块对应位置为1,否则为0,抑制掩模计算公式为 其中,表示特征图中的最大值,如果概率值p大于或等于0.5并且是峰值位置,则抑制掩模对应位置为1,否则为0;通过梯度增强交叉熵损失函数中引入的损失调节因子调节样本的损失值,同时对满足预设条件的负样本进行运算生成第二网络模型,具体包括定义为正样本标签,所有负样本类的标签集合为,所有负样本类的得分集合为,将按照得分从高到低排序,第k高得分为,前k高得分所在类别的集合为,计算公式为: 其中k、为超参数,训练图像为I,类别标签为,其中L是所有类别标签的集合,C为通道数,神经网络结构输出的特征图为,表示成集合形式,其中W、H为特征图的宽和高,R为数学公式中的实数域;基于小批量随机梯度下降算法对所述第二网络模型进行训练;将训练完毕的第二网络模型进行修改得到推理网络模型;将图像输入所述推理网络模型得到目标识别结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人佳都新太科技股份有限公司;广州新科佳都科技有限公司,其通讯地址为:511400 广东省广州市番禺区东环街迎宾路832号番禺节能科技园内番山创业中心1号楼2区306房;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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