[發(fā)明專利]一種基于可變形部分的完全卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711022519.X
• 申請(qǐng)日: 2017-10-27
• 公開（公告）號(hào): CN107808167A
• 公開（公告）日: 2018-03-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 夏春秋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市唯特視科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04
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1.一種基于可變形部分的完全卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的方法，其特征在于，主要包括完全卷積特征提取(一)；基于可變形部分RoI池(二)；可變形部分的分類和定位預(yù)測(cè)(三)。

2.基于權(quán)利要求書1所述的可變形部分的完全卷積網(wǎng)絡(luò)，其特征在于，區(qū)域部分表征，通過優(yōu)化其位置進(jìn)行對(duì)齊，提高分類和定位預(yù)測(cè)，基于局部的表示對(duì)局部變換更具有不變性，部分的結(jié)構(gòu)提供了有關(guān)物體幾何形狀的重要信息。

3.基于權(quán)利要求書1所述的完全卷積特征提取器(一)，其特征在于，以完全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)作為骨干網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以在整個(gè)圖像的計(jì)算中共享，并且減少RoI層，提供與任務(wù)相關(guān)的特征映射，最終預(yù)測(cè)進(jìn)行簡單的匯總，在可變形部分的完全卷積網(wǎng)絡(luò)(DP-FCN)中，采用特殊的RoI集合推斷區(qū)域位置，完全卷積結(jié)構(gòu)適合于計(jì)算所有類中所有部分的響應(yīng)，作為每一類的映射，相應(yīng)的結(jié)構(gòu)用于定位，整個(gè)圖像的完整表示(每一類的每個(gè)部分的分類和定位圖)通過向前傳遞獲得，并且在同一圖像的所有區(qū)域之間共享。

4.基于權(quán)利要求書3所述的響應(yīng)，在特征圖中對(duì)部分進(jìn)行定位，對(duì)圖的分辨率有較高的要求，F(xiàn)CNs只包含空間層，適合保存空間分辨率，和以網(wǎng)絡(luò)結(jié)束的全連接層網(wǎng)絡(luò)不同，具體來說，如果步幅太大，部分的變形可能過于粗糙，無法正確地描述物體，通過擴(kuò)大最后卷積塊上的卷積跳過池化，合并最后的三步從而減少步幅。

5.基于權(quán)利要求書1所述的基于可變形部分RoI池(二)，其特征在于，目的是將區(qū)域建議R分成幾部分，重新定位這些局部對(duì)象的最佳匹配形狀，每個(gè)部分的判別局部元素建模，并在圖像中的相應(yīng)位置對(duì)齊，這種基于部分變形更多的是表示不變的轉(zhuǎn)換對(duì)象，因?yàn)檫@部分相應(yīng)定位和位置比較穩(wěn)定，對(duì)于非剛性物體比較有用。

6.基于權(quán)利要求書5所述的最佳匹配形狀，其特征在于，通過一個(gè)尺寸為k×k規(guī)格網(wǎng)格對(duì)部分進(jìn)行分割，對(duì)區(qū)域進(jìn)行匹配，每一個(gè)點(diǎn)(i,j)被視為獨(dú)立的部分R_i,j，因?yàn)椴糠值臄?shù)量(i.e.k²)作為超參數(shù)固定，可以為每一個(gè)類c每個(gè)區(qū)域(i,j)計(jì)算獲得完整的檢測(cè)熱圖z_i,j,c，部分只需要在相應(yīng)的地圖中進(jìn)行優(yōu)化；

部分的變形允許部分在參考位置稍微移動(dòng)(初始區(qū)域的分區(qū))，選擇最佳的潛在的位移，從選定的位置選擇池化值，部分(i,j)的池化分?jǐn)?shù)和分類c是在特征映射分?jǐn)?shù)最大化和參考位置(見圖2)位移(dx,dy)最小化的權(quán)衡：

PcR(i,j)=maxdx,dy[Pool(x,y)∈RijZi,j,c(x+dx,y+dy)-λdef(dx2+dy2)]---(1)]]>

其中，λ^def代表正規(guī)化(小變形)的強(qiáng)度。