[發明專利]一種anchor-free算法轉換為anchor-based算法的方法及系統

在審

• 申請號: 202210288293.2
• 申請日: 2022-03-23
• 公開（公告）號: CN114648685A
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 陶福煜;周卓立;任鵬
• 申請（專利權）人: 成都臻識科技發展有限公司
• 主分類號: G06V10/82
• 分類號: G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都九鼎天元知識產權代理有限公司 51214
• 代理人: 王會改

1.一種anchor-free算法轉換為anchor-based算法的方法，其特征在于，包括：

步驟1：計算anchor-free算法中所有grid信息，以及獲取anchor-free算法的預測值；

步驟2：根據anchor-based算法生成anchor的具體規則，生成與anchor-free算法中grid的形狀及數量相同的anchor；

步驟3：根據anchor-free算法的grid預測值和anchor-based算法的anchor預測值，建立anchor-free算法轉換為anchor-based算法的轉換關系；

步驟4：根據所述轉換關系，在神經網絡中設置相應的層，實現將anchor-free預測值轉換為anchor-based預測值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算anchor-free算法中所有grid信息，包括：

用于預測物體的特征圖，其下采樣倍數在其對應的原圖中平鋪即為grid。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取anchor-free算法的預測值，包括：

將所述原圖輸入已經訓練好的anchor-free模型，其輸出值即預測值。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟2的具體步驟為：

設置anchor-based算法中對原圖的下采樣倍數、anchor尺寸和長寬，生成與anchor-free算法中grid的形狀和數量均相同的anchor。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述anchor預測值是對目標物體的中心點坐標、長和寬的編碼值。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述grid預測值為grid的中心點分別到目標物體的真實位置框的四條邊的距離。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述grid預測值和anchor預測值是對同一個目標物體的不同表示。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟4包括：

將由anchor-free主體結構和anchor-free后處理構成的anchor-free模型轉為由anchor-free主體結構、轉換結構和anchor-based后處理構成的anchor-based結構；所述主體結構包括卷積、批歸一化、激活、池化、反卷積、相加、變形。

9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述anchor-free主體結構的輸出值為anchor-free算法中grid的輸出值；所述轉換結構用于將anchor-free主體結構的輸出值轉換得到的anchor-based算法中對應的anchor預測值作為其輸出的值，并將該輸出的值作為anchor-based后處理所需要的輸入值。

10.一種anchor-free算法轉換為anchor-based算法的系統，其特征在于，包括：

計算獲取模塊，用于計算anchor-free算法中所有grid信息，以及獲取anchor-free算法的預測值；

生成模塊，用于根據anchor-based算法生成anchor的具體規則，生成與anchor-free算法中grid的形狀及數量相同的anchor；

轉換模塊，用于根據anchor-free算法的grid預測值和anchor-based算法的anchor預測值，建立anchor-free算法轉換為anchor-based算法的轉換關系；

實現模塊，用于根據所述轉換關系，在神經網絡中設置相應的層，實現將anchor-free預測值轉換為anchor-based預測值。