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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了一种物体分类和定位回归的辅助对齐方法，涉及目标检测技术领域，所述方法包括：优化候选正样本点选择方案并构建与之相适配的定位回归分支损失函数，采用新的动态标签分配方法，引入分类与定位联合分支。本发明通过优化候选正样本点选择方案并构建与之相适配的定位回归分支损失函数，采用新的动态标签分配方法，引入分类与定位联合分支，确保输入图像中的目标都有候选正样本点可供训练，模型在训练初期能够获得足够数量的正样本用于学习，并可直接获得在分类和定位上均有较高得分的目标检测结果，在不改变原有物体分类分支和定位回归分支结构的情况下，促使物体分类任务和定位任务对齐。
主权项：1.一种物体分类和定位回归的辅助对齐方法，其特征在于，所述方法包括：优化候选正样本点选择方案；同时，构建与所述优化候选正样本点选择方案相适配的定位回归分支损失函数；使用所述优化候选正样本点选择方案完成候选正样本点的选择后，采用新的动态标签分配方法来确定正样本和负样本；在模型的网络结构中引入用于预测所述联合得分以及使分类分支和定位分支对齐的分类与定位联合分支。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种物体分类和定位回归的辅助对齐方法
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