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申请/专利权人：北京林业大学
摘要：本申请提出一种图像的感兴趣目标计数模型的训练方法和装置。该方法包括：获取样本图像，以及样本图像中感兴趣目标的参考密度分布图和参考分割图像，并从样本图像中截取感兴趣目标的标记图像；基于标记图像，对样本图像进行特征提取，得到第一特征集合和第二特征集合；将标记图像、样本图像、第一特征集合和第二特征集合输入第一目标计数模型中，输出样本图像的预测密度分布图和前景分割图像；基于前景分割图像、参考分割图像、预测密度分布图和参考密度分布图，对第一目标计数模型进行调整，直至得到训练好的第二目标计数模型。由此，本方案可以使模型学习到针对感兴趣目标更具判别性的特征，提高了特征匹配的准确度，保证了目标计数的精度。
主权项：1.一种图像的感兴趣目标计数模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本图像，以及所述样本图像中感兴趣目标的参考密度分布图和参考分割图像，并从所述样本图像中截取感兴趣目标的标记图像；基于所述标记图像，对所述样本图像进行特征提取，得到第一特征集合和第二特征集合，其中所述第一特征集合包括与所述感兴趣目标相关的第一初始特征，所述第二特征集合包括与所述感兴趣目标无关的第二初始特征；将所述标记图像、所述样本图像、所述第一特征集合和所述第二特征集合输入初始的第一目标计数模型中，输出所述样本图像的预测密度分布图和前景分割图像；基于所述前景分割图像、所述参考分割图像、所述预测密度分布图和所述参考密度分布图，对所述第一目标计数模型进行调整并继续训练，直至训练结束得到训练好的第二目标计数模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京林业大学 图像的感兴趣目标计数模型的训练方法和装置
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