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申请/专利权人：山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心)
摘要：本发明涉及密集检测技术领域，尤其是涉及一种基于解缠与任务对齐的仔稚鱼密集检测方法及系统。方法包括获取仔稚鱼的多尺度图像信息数据集，并对数据集进行预处理；对预处理后的图像信息进行标签分配解纠缠；利用密集目标检测模型对图像信息进行特征提取，对提取后的特征进行空间特征解纠缠；通过设计样本分配方案和任务对齐损失，在训练期间明确地拉近两个任务的最佳锚点，更好地协调对象分类和定位任务，提升对不同时期鱼的质量和健康状况进行密集检测的准确性。
主权项：1.一种基于解缠与任务对齐的仔稚鱼密集检测方法，其特征在于，包括：获取仔稚鱼的多尺度图像信息数据集，并对数据集进行预处理；对预处理后的图像信息进行标签分配解纠缠；其中,在标签分配解缠阶段，通过分析像素及其周围像素的信息来决定每个像素的最终标签，将局部一致性约束添加到标签分配过程中，以保持相邻像素的标签一致；利用密集目标检测模型对图像信息进行特征提取，对提取后的特征进行空间特征解纠缠；其中,空间特征解纠缠包括利用特征解缠网络将特征图中的特征解缠成不同的物体实例，再将特征解缠网络与物体检测和分割网络一起联合优化；利用密集目标检测模型对空间特征解纠缠后的数据特征进行特征金字塔监督解纠缠；其中,特征金字塔监督解纠缠包括从不同的特征金字塔层次中使用相应尺度的标签信息生成监督信号,再将监督信号与相应的特征金字塔层次进行连接，最后为每个特征金字塔层次定义相应的损失函数；利用任务对齐方法对特征金字塔监督解纠缠后的数据特征处理和任务对齐，实现对模型的优化；具体包括利用任务头T-head对特征金字塔网络的特征进行处理，然后进行分类和定位预测,利用任务对齐学习TAL计算任务对齐信号，衡量分类和定位预测之间的对齐程度,T-head利用从TAL计算的任务对齐信号自动调整其分类概率和定位预测；利用优化后的模型对仔稚鱼进行实时检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) 一种基于解缠与任务对齐的仔稚鱼密集检测方法及系统
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