基于有限样本的物体检测器的实现方法及装置

基于有限样本的物体检测器的实现方法,其特征在于,所述实现方法包括:建立基于神经网络的物体检测器;基于正则化的迁移学习过程,训练所述物体检测器;所述建立基于神经网络的物体检测器包括:将图片输入SSD形式的检测模型,获得真实包围盒的预测框和所述预测框为物体的概率;将概率大于预设阈值的预测框作为候选框;将所述候选框和选定的卷积层进行区域池化,生成一个固定大小的卷积特征;将所述卷积特征经过多个卷积层,对所述候选框的物体进行分类;所述基于正则化的迁移学习过程,训练所述物体检测器包括:根据源域的数据对所述物体检测器进行预训练;根据目标域的数据获取知识迁移正则项和背景抑制正则项,并根据所述知识迁移正则项和所述背景抑制正则项调节预训练的所述物体检测器;所述根据目标域的数据获取知识迁移正则项,并根据所述知识迁移正则项调节预训练的所述物体检测器包括:在目标域检测器中引出一个源域物体类别的预测分支;对于所述目标域检测器产生的每一个候选框,所述预测分支产生一个源域物体类别的预测概率向量将所述目标域检测器产生的每一个候选框送入源域检测器进行区域池化,获取所述每一个候选框对应的源域物体类别知识向量P Ts ;根据所述源域物体类别的预测概率向量 和所述源域物体类别知识向量P Ts ,计算交叉熵损失函数根据所述交叉熵损失函数LTK调节所述目标域检测器;所述根据目标域的数据获取背景抑制正则项,并根据所述背景抑制正则项调节预训练的所述物体检测器包括:选定一个卷积层,根据所述目标域的数据的真实包围盒,获取背景在所述卷积层的特征上对应的区域FBD;根据所述区域FBD,计算欧式距离损失函数LBD=||FBD||2;根据所述欧式距离损失函数LBD调节目标域检测器。

用户评论0条评论 | 0人参与
重点推荐
更多>