基于卷积神经网络的目标检测方法.pdf
莉娜****ua
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相关资料
基于卷积神经网络的目标检测方法.pdf
本发明公开了一种基于卷积神经网络的目标检测方法,主要解决现有目标检测方法网络复杂、速度不快和对小目标检测效果差的问题。本发明的具体步骤如下:(1)构建积神经网络;(2)生成目标检测训练集;(3)训练卷积神经网络;(4)对待检测目标进行检测。本发明构建了一个由特征提取模块、特征增强模块、识别和定位模块组成的卷积神经网络,克服了现有目标检测方法中大目标检测效果好、小目标检测效果差并且速度慢的问题,使得本发明不仅能够实时识别大目标,也能实时识别小目标。
基于卷积神经网络的室内密集目标检测方法.pdf
本发明提供了一种基于卷积神经网络的室内密集目标检测方法,包括:图像尺度归一化;图片的分类和定位,将尺度归一化的图片输入卷积神经网络模型,通过卷积神经网络模型进行向前推理,对尺度归一化的图片同时完成分类和定位,获取多个待检测目标的检测框;唯一检测框,使用非极大值抑制算法对每个待检测目标出现重复的检测框进行筛选,获取每个待检测目标的唯一检测框;检测目标的定位,通过图片的分类和定位,以及对检测框的筛选,得到的最终坐标信息和类别置信度在图片中以矩形框的形式表示,矩形框即为待检测目标的检测框,对每个待检测目标进行定
基于卷积神经网络的CT图像目标检测方法、装置及设备.pdf
本发明涉及一种基于卷积神经网络的CT图像目标检测方法、装置及设备,属于图像目标检测技术领域,基于卷积神经网络的CT图像目标检测方法、装置及设备通过获取目标患者的CT图像;将CT图像输入至预设CT图像目标检测模型中,得到CT图像中的目标区域及目标区域的类别。通过预先设置CT图像目标检测模型,在CT图像目标检测模型中设置注意力机制模块,对特征图中的不同通道分配不同的权重,提取特征图中的有用新型,提升CT图像的目标检测成功率。
基于全卷积神经网络的即时目标追踪检测方法及系统.pdf
本发明公开了一种基于全卷积神经网络的即时目标追踪检测方法及系统,方法包括:S1、进行数据增强处理,得到训练样本;S2、将训练样本与第一帧对应的目标分割图以颜色通道维度进行组合;S3、将训练样本第二帧对应的目标分割图与其转置图在颜色通道维度进行组合;S4、构建全卷积对抗神经网络,其由全卷积网络和判别器网络构成;S5、训练判别器判断该分割图是由全卷积网络生成的伪造数据还是真实数据;S6、将分割图与其标签使用交叉熵计算损失值1和损失值2;S7、将步骤S5和S6轮流进行,直到全卷积网络生成尽可能接近真实的人为绘制
基于卷积神经网络的序列脉冲抗干扰目标检测方法.pdf
本发明提供的一种基于卷积神经网络的序列脉冲抗干扰目标检测方法,通过从雷达系统中获取脉冲序列的回波信号;对回波信号依次进行采样离散化、短时傅里叶变换、能量归一化预处理,获得能量归一化后的回波信号的向量;对能量归一化后向量使用滑窗匹配做波形适应,以使回波信号的向量从二维数据转化为四维数据;将四维数据输入至训练好的序列脉冲抗干扰目标检测网络中,获得目标在各个距离单元和各个多普勒通道上出现的概率;之后与检测门限进行比较,确定距离单元和多普勒通道上是否检测出目标。本发明通过对预处理后数据的波形适应,增加了网络输入信