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基于难易等级自适应动态调整的难易目标解耦检测方法
发布时间: 2023-06-21
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利,实用新型专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
本发明涉及基于难易等级自适应动态调整的难易目标解耦检测方法，包括步骤：构建难易样本解耦卷积神经网络模型，难易样本解耦卷积神经网络模型包括一个特征提取主干网络和n+1个难易目标解耦检测头；收集若干难易样本，对所有难易样本中的目标标注0到n的难度等级的标签，得到训练样本集；计算目标的初始先验分数，对所述难易样本解耦卷积神经网络模型的损失进行加权，从而训练难易样本解耦卷积神经网络模型；基于目标的初始先验分数计算后验置信度分数；通过后验置信度分数动态调整初始先验分数，得到归化分数，使用归化分数更新初始先验分数，直到难易样本解耦卷积神经网络模型达到稳定。
成果亮点
本发明的目的在于降低目标识别的漏检率和误检率。
团队介绍
孙自伟，华泽玺
成果资料
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