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申请/专利权人：厦门蝉羽网络科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于独立个体特征图的密集物体检测方法、装置，涉及密集物体检测技术领域，其是端到端的框架，用于密集物体定位，对原始数据集标注进行处理，得到独立的个体特征图；带来了两个主要优势：第一、自适应地学习不同图像的阈值图，以更准确地检测每个实例；第二、微调训练模型。本发明用于检测和分割图像中的各个独立对象，为图像中存在的每个不同对象或实例分配唯一的标签或标识符。
主权项：1.一种基于独立个体特征图的密集物体检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的原始图片，并调用训练好的检测神经网络模型对所述原始图片进行检测处理，具体为：将维度为h*w*3的所述原始图片输入到所述检测神经网络模型的backbone网络模块中，得到维度为h*w*1的confidencemap图；将所述维度为h*w*1的confidencemap图输入所述检测神经网络模型的微调网络模块中，得到维度为h*w*1的thresholdmap图；对所述维度为h*w*1的confidencemap图和所述维度为h*w*1的thresholdmap图的像素逐个进行作差处理；将做差后的图片进行二值化处理，并求其连通域，得到所述原始图片物体预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门蝉羽网络科技有限公司 一种基于独立个体特征图的密集物体检测方法、装置
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