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公开（公告）号CN118397625B | 申请号CN202410484755.7 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人电子科技大学 |
分类号G06V20/70(2022.01), G06V10/25(2022.01), G06V10/764(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06N3/09(2023.01), G06N3/096(2023.01) | 申请日2024-04-22 | 公开日2026-11-03 |
发布日期2026-11-03 | 文档 ID84696772259500004 | 源数据页码1628 |
专利语言zh | ||
本发明公开了基于类别语义监督的小样本目标检测系统及方法、计算机程序产品、存储介质及终端，属于计算机视觉领域，包括第一骨干网络、区域建议网络、感兴趣区域池化网络以及分类回归模块，还包括类别语义监督模块，用于对图像的前景文本标注进行编码处理得到语义向量；再将语义向量与第一骨干网络输出的特征图进行对齐处理得到新的特征图，进而对区域建议网络的编码特征进行监督。引入类别语义监督模块对RPN的特征进行指导，使模型能够更快的适应前景背景概念的转变，能够在RPN的结构中输出更加合理的目标的proposals，减少因前景背景概念的转变导致将基类误认为前景作为proposals进行输出进而导致最终检测精度降低的问题。
附图 1