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申请/专利权人：北京邮电大学
申请日：2024-03-14
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196575A
主分类号：G06V10/80
分类号：G06V10/80;G06V10/25;G06V10/766;G06V10/764;G06V10/22;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本申请提出了一种基于多视角特征融合与元特征编码的小样本目标检测方法，包括：对待检测图像数据进行多视角嵌入融合，得到融合后的图像数据；使用特征提取网络对融合后的图像数据进行图像特征提取，并结合区域建议网络确定图像数据的候选区域，并将候选区域进行RoI池化，得到RoI特征；将RoI特征分别输入全连接网络和元特征编码器中，获取分类特征、回归特征及元特征，并将元特征和分类特征进行融合，得到最终分类特征；通过分类器和回归器根据回归特征与最终分类特征确定图像数据中目标的定位与分类。采用上述方案的本发明在进行小样本目标检测时能够保证新类泛化性，并实现对基类知识的有效保留，缓解灾难性知识遗忘问题。
主权项：1.一种基于多视角特征融合与元特征编码的小样本目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：对待检测图像数据进行多视角嵌入融合，得到融合后的图像数据，其中，所述融合后的图像数据为所述待检测图像数据对应的不同视角的图像数据的融合数据；使用特征提取网络对所述融合后的图像数据进行图像特征提取，并使用区域建议网络基于提取后的特征图确定图像数据的候选区域，并将所述候选区域进行RoI池化，得到RoI特征；将所述RoI特征分别输入全连接网络和元特征编码器中，获取全连接网络输出的分类特征与回归特征及元特征编码器输出的元特征，并将所述元特征和所述分类特征进行融合，得到最终分类特征；通过分类器和回归器根据回归特征与最终分类特征确定图像数据中目标的定位与分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 基于多视角特征融合与元特征编码的小样本目标检测方法
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