[發明專利]一種基于感受野感知的無錨點框目標檢測方法

在審

• 申請號: 202110280998.5
• 申請日: 2021-03-16
• 公開（公告）號: CN113033638A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 張弘;李旭亮;李亞偉
• 申請（專利權）人: 蘇州海宸威視智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于感受野感知的無錨點框目標檢測方法，其特征是，將感受野作為錨點框，具有由23個卷積層構成并且分為三大檢測單元的網絡；所述三大檢測單元分別為小尺度目標檢測單元、中等尺度目標檢測單元和大尺寸目標檢測單元；每一個單元根據感受野大小選擇兩個分支進行分類與回歸操作，共可以獲得6個檢測分支，每兩個分支負責對不同尺度的各自單元目標進行檢測；其中，分類分支用于確定所檢測的目標是否為所需要的目標，回歸分支用于獲取目標框的位坐標信息。

2.根據權利要求1所述的一種基于感受野感知的無錨點框目標檢測方法，其特征是，所述網絡總體由3×3卷積核、1×1卷積核、ReLu激活函數以及殘差邊連接構成。

3.根據權利要求1所述的一種基于感受野感知的無錨點框目標檢測方法，其特征是，所述感受野的計算公式如下：

其中，l_k-1為第k-1層對應的感受野大小，f_k為第k層的卷積核大小；根據上述公式可以得到所提出的檢測框架各個卷積層對應的感受野大小，通過數據增廣方法增加光噪聲、更改亮度對比度，隨機水平翻轉，其中以0.5的概率對子圖進行隨機翻轉，通過損失函數根據損失值對負樣本排序，以正負樣本1:10的比例選取排名靠前的負樣本。

4.根據權利要求3所述的一種基于感受野感知的無錨點框目標檢測方法，其特征是，所述損失函數是分類損失和回歸損失的加權和。

5.根據權利要求4所述的一種基于感受野感知的無錨點框目標檢測方法，其特征是，所述分類損失采用交叉熵損失，所述交叉熵損失函數公式如下：

其中，H為交叉熵的計算值，即損失的計算值；p為真實概率分布，即分類函數的預測概率值；q為非真實概率分布，即分類函數的預測概率值的補集；i為每一個類別的下標。

6.根據權利要求4所述的一種基于感受野感知的無錨點框目標檢測方法，其特征是，所述回歸損失采用Smooth L1損失函數，其公式如下：

回歸真實值設定為：

其中，RF_x，RF_y為感受野的中心坐標，RF_s為感受野的邊長，與為目標框的左上角的坐標，與為目標框的右上角的坐標。