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摘要：本发明属于深度学习、目标检测等领域，提供了一种增强前景与背景区分度的目标检测方法及系统。该方法包括，根据原始图像中目标的标记信息，生成与原始图像大小相同的马克图；基于原始图像，采用不同尺度的特征网络，得到不同尺度特征网络对应的特征输出；引入所述马克图，调整所述马克图的大小，得到不同尺度的马克图；根据不同尺度特征网络对应的特征输出，结合不同尺度的马克图，计算不同尺度下马克图损失；采用所述不同尺度下马克图损失构建的损失函数优化目标检测模型；基于原始图像，采用优化后的目标检测模型，得到目标检测结果。
主权项：1.一种增强前景与背景区分度的目标检测方法，其特征在于，包括：根据原始图像中目标的标记信息，生成与原始图像大小相同的马克图；基于原始图像，采用不同尺度的特征网络，得到不同尺度特征网络对应的特征输出；引入所述马克图，调整所述马克图的大小，得到不同尺度的马克图；根据不同尺度特征网络对应的特征输出，结合不同尺度的马克图，计算不同尺度下马克图损失；采用所述不同尺度下马克图损失构建的损失函数优化目标检测模型；基于原始图像，采用优化后的目标检测模型，得到目标检测结果。
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百度查询： 神思电子技术股份有限公司 一种增强前景与背景区分度的目标检测方法及系统
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