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申请/专利权人：集美大学

摘要：本发明涉及一种目标检测方法、系统及存内计算芯片，方法应用于存内计算芯片，方法包括：获取待检测图像；将待检测图像输入至目标检测网络，得到目标检测网络输出的候选预测框信息；将候选预测框信息输入至特征提取神经网络，得到特征提取神经网络输出的相邻候选预测框之间的指定特征信息；将相邻候选预测框之间的指定特征信息输入至消息通信神经网络，得到多个候选预测框的特征向量；将特征向量输入至特征后处理神经网络，得到多个候选预测框各自的目标置信度；根据目标置信度，从多个候选预测框中确定目标框，并将目标框的信息发送至显示装置，以由显示装置对目标框进行显示。如此，在存内计算芯片实现目标检测方法，降低目标检测系统的复杂度。

主权项：1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法应用于存内计算芯片，所述方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入至目标检测网络，得到所述目标检测网络输出的候选预测框信息，其中，所述候选预测框信息包括多个候选预测框各自的信息，所述候选预测框为所述待检测图像中的区域；将所述候选预测框信息输入至特征提取神经网络，得到所述特征提取神经网络输出的相邻候选预测框之间的指定特征信息，其中，相邻候选预测框之间的指定特征信息包括：第一候选预测框中包含目标物体的置信度、第二候选预测框中包含目标物体的置信度、所述第一候选预测框与所述第二候选预测框之间的交并比、所述第一候选预测框的中心点与所述第二候选预测框的中心点之间的X轴距离、所述第一候选预测框的中心点与所述第二候选预测框的中心点之间的Y轴距离、所述第一候选预测框的高度与所述第二候选预测框的高度的比值、所述第一候选预测框的宽度与所述第二候选预测框的宽度的比值、第一比值与第二比值之差，其中，所述第一比值为第一候选预测框的宽度和高度的比值，所述第二比值为所述第二候选预测框的宽度和高度的比值，所述第一候选预测框与所述第二候选预测框为相邻候选预测框；将相邻候选预测框之间的指定特征信息输入至消息通信神经网络，得到多个候选预测框的特征向量；将所述特征向量输入至特征后处理神经网络，得到多个候选预测框各自的目标置信度；根据所述目标置信度，从所述多个候选预测框中确定目标框，并将所述目标框的信息发送至显示装置，以由所述显示装置对所述目标框进行显示；所述特征提取神经网络是通过如下方式训练得到的：从训练数据集中获取训练图像；将所述训练图像输入至所述目标检测网络，得到训练预测框信息，其中，所述训练预测框信息包括多个训练预测框各自的信息，所述训练预测框为所述训练图像中的区域；确定多个训练预测框中相邻训练预测框之间的交并比，并将大于预设阈值的交并比对应的训练预测框作为目标训练预测框；确定所述目标训练预测框中相邻预测框之间的训练特征信息，将所述训练特征信息作为真实标签数据，采用预设损失函数对神经网络进行训练，在对神经网络训练完成的情况下，得到所述特征提取神经网络。

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