申请/专利权人：无锡禹空间智能科技有限公司

申请日：2021-03-10

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN112906814B

主分类号：G06V10/80

分类号：G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.28#授权;2023.09.15#专利申请权的转移;2022.09.23#专利申请权的转移;2022.01.21#专利申请权的转移;2021.06.22#实质审查的生效;2021.06.04#公开

摘要：本发明公开了一种基于NAS网络的目标检测方法及系统，涉及机器学习和目标检测技术领域，解决了目标检测计算量大且准确率低的技术问题，其技术方案要点是通过FPN网络对图像的特征图自上而下进行特征融合，生成第一特征金字塔。然后再通过NAS网络中的连接模式对第一特征金字塔中的任意两个特征图进行特征融合得到新的特征金字塔。由于NAS网络的连接模式有多种，因此可以选择参数适合的连接模式进行特征融合，既能提高特征融合的效果，也能减少特征融合的计算量，从而使整个目标检测过程的计算量都能有所减少，提高目标检测的效率和准确率。

主权项：1.一种基于NAS网络的目标检测方法，其特征在于，包括：通过FPN网络对图像进行处理，生成所述图像的第一特征图；通过FPN网络对所述第一特征图自上而下进行特征融合，得到第二特征图，直至所述第二特征图形成第一特征金字塔；其中，所述第二特征图包括激活层、卷积层和归一化层；将所述第一特征金字塔输入到NAS网络中，所述NAS网络包括至少两个第一连接模式，根据每个第一连接模式对所述第一特征金字塔中的任意两个特征进行融合得到至少两个第二特征金字塔；判断所述第二特征金字塔的性能是否达到要求；若所述第二特征金字塔的性能达到要求，则选择所述第二特征金字塔对应的第一连接模式；根据所述NAS网络对选择的所述第一连接模式进行参数调节，得到第二连接模式；根据所述第二连接模式对所述第二特征金字塔中的任意两个特征进行特征融合得到第三特征金字塔；对所述第三特征金字塔的性能是否达到要求进行判断，达到要求则选择所述第三特征金字塔，并将所述第三特征金字塔投入到分类器进行图像分类识别，得到第三特征图，对所述第三特征进行边界框回归处理，完成目标检测；其中，所述判断所述第三特征金字塔的性能是否达到要求包括：判断所述第三特征金字塔的性能是否优于所述第二特征金字塔的性能，若所述第三特征金字塔的性能优于所述第二特征金字塔的性能，则所述第三特征金字塔的性能达到要求；或，判断所述第三特征金字塔的性能是否超过第二阈值，若第三特征金字塔的性能超过所述第二阈值，则所述第三特征金字塔的性能达到要求。

全文数据：

权利要求：

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