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申请/专利权人：西安电子科技大学昆山创新研究院;苏州盖德光电科技有限公司
摘要：基于锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测方法，包括以下步骤：步骤1，获取测试样本集A和训练样本集B；用于锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测网络S的训练和基于锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测网络S*的测试；步骤2，构建锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测网络模型S，用于获取训练好的基于锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测网络S*；步骤3，对锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测网络模型S进行迭代训练，得到训练好的锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测网络模型S*；步骤4，获取多尺度目标检测网络结果：本发明用于解决现有技术在高分辨率特征图上密集布置锚框检测小目标带来的算力空耗问题。
主权项：1.基于锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取测试样本集A和训练样本集B；用于锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测网络S的训练和基于锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测网络S*的测试；步骤2，构建锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测网络模型S，用于获取训练好的基于锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测网络S*；步骤3，对锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测网络模型S进行迭代训练，得到训练好的锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测网络模型S*；步骤4，获取多尺度目标检测网络结果：将测试样本集A作为训练完成的基于锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测网络模型S*的输入进行前向推理，得到测试样本的检测精度，以验证模型效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学昆山创新研究院 苏州盖德光电科技有限公司 基于锚框位置引导和细节增强的多尺度目标检测方法
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