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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，提供了一种基于仿生记忆链解决目标遮挡的端到端视频目标检测方法。方法包括：对原始视频数据集中所有图像的感兴趣类别的目标进行实例级别的标注，得到带标注的标准训练数据集；定义基于仿生记忆链和遮挡目标实例监督的端到端视频目标检测算法模型；根据所述带标注的标准训练数据集，利用反向传播和梯度下降算法训练模型；利用训练好的模型对待检测视频进行视频目标检测。本发明更高效的融合包括当前帧与所有历史帧在内的时序特征，并且进行端到端的训练，训练速度较快，还可表征所有历史帧信息，并根据历史帧与当前帧的相关性和时间接近度来自适应地加权记忆，对被遮挡的目标具有强鲁棒性。
主权项：1.一种基于仿生记忆链解决目标遮挡的端到端视频目标检测方法，其特征在于，包括：对原始视频数据集中所有图像的感兴趣类别的目标进行实例级别的标注，标签为实例级别的包围框的左上及右下顶点和实例对应的目标类别，得到带标注的标准训练数据集；其中，所述实例级别的标注包括对局部遮挡的目标进行标注；定义基于仿生记忆链和遮挡目标实例监督的端到端视频目标检测算法模型；根据所述带标注的标准训练数据集，计算预测标签，并设计损失函数，利用反向传播和梯度下降算法训练该基于仿生记忆链和遮挡目标实例监督的端到端视频目标检测算法模型；利用训练好的模型对待检测视频进行视频目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 基于仿生记忆链解决目标遮挡的端到端视频目标检测方法
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