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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及小样本目标检测领域，尤其是涉及一种基于改进SPP结构的多检测头双阶段小样本目标检测方法，主要包括以下步骤：设计五分支SpatialPyramidPoolingSPP结构；将改进的SPP结构加入新的检测头分支中，并将该分支插入现有网络结构中，构建检测网络；将具有少量标注信息的新类小样本数据集作为输入，对检测网络的检测头部分的参数进行微调；将待检测数据集输入检测网络中，得到检测结果。与现有技术相比，本发明具有如下优点：提升了模型对各种大小目标的检测性能；在新增的检测头中整合了SPP结构，能够更灵活、高效地处理各种尺度的目标，降低了计算成本、减少了参数数量，并提高了特征表达的稳定性，有助于进一步提高目标检测的准确性。
主权项：1.一种基于改进SPP结构的多检测头双阶段小样本目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、将双阶段目标检测网络Faster-RCNN作为基础模型，通过特征提取骨干网络、区域建议网络、RoI池化模块、目标分类器和边界框回归器构建基类检测模型；步骤S2、将所述特征提取主干网络、区域建议网络、RoI池化模块的参数冻结；步骤S3、基于卷积层、连接层和池化层设计五分支SPP结构；步骤S4、构建检测网络，包括：将所述五分支SPP结构加入新检测头分支中，将所述新检测头分支插入特征提取主干网络与RoI池化模块之间；加入与所述目标分类器和边界框回归器完全相同的第二目标分类器和第二边界框回归器；步骤S5、将具有少量标注信息的新类小样本数据集作为输入，对检测网络的检测头部分的参数进行微调；步骤S6、将带有新类样本的待检测数据集输入经过微调的检测网络中，得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于改进SPP结构的多检测头双阶段小样本目标检测方法
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