目标检测创新点,目标检测和识别

如何加强和创新社会治理 2023-11-16 18:33 529 墨鱼

如何加强和创新社会治理

目标检测创新点,目标检测和识别

目标检测创新点,目标检测和识别

创新智研研发的AInnoDetection目标检测算法在20个评估指标中排名第10位，超越众多国内外知名人工智能公司和高校人工智能实验室，荣获竞赛冠军任务：基于点的弱半监督物体检测训练数据由一组带绑定的全标注图像组成收件箱和一组大型弱标记图像，每个实例仅带有一个点注释。创新提出了实例感知表示学习，包括实例感知

ˇ＾ˇ 1.1创新点（1）对区域建议框检测框架进行了改革：RCNN系列都需要生成建议框，并对建议框进行分类和回归，但建议框之间存在重叠，会带来大量的重复工作。 YOLO将整个图像划分为SXS网格。每个网格的创新点是：CNN目标检测网络开始尝试使用多层特征融合来检测大目标+小目标。本文主要提出新的跳层特征融合和分类的应用方式。 FPN网络的提出也成为了后续检测的通用骨干网络结构。

首先，ROI池化层从特征fo中提取标记区域和背景区域的区域特征，然后将其馈送到检测头。检测头预测每个区域的类概率和边界框。 SparseGT用于通过集成来监督这些预测2.网络模型和核心创新点1.在YOLOv5s网络中集成SEAttention模块2.K-means聚类方法构建绝缘体的先验盒3

首先确定目标中心点以实现目标的大致定位，然后创建锚框来框定目标，避免CornerNet中的角点配对问题。并且基于点的设置，锚框有明确的参考，单个框对应于检测物体。该算法的创新点在于设计特征金字塔的结构，提取多层特征（自下而上、自上而下）和多层特征融合（横向连接），设计特征金字塔的结构来解决目标检测中的多尺度问题。

后台-插件-广告管理-内容页尾部广告（手机）

标签：目标检测和识别