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一种基于迁移学习的小样本目标检测系统及检测方法

成果类型：: 发明专利,实用新型专利

发布时间: 2023-07-25 10:56:49

科技成果产业化落地方案
方案提交机构：重庆市高新区| 陈点 | 2023-07-27 11:09:01
成果简介 技术亮点 应用前景 团队概括 产生的效益 转化方式

本发明公开了一种基于迁移学习的小样本目标检测系统，属于小样本目标检测系统技术领域，包括样本预处理模块、特征提取网络、RPN区域建议网络、RoI池化和特征提取模块、分类回归层，所述样本预处理模块与所述特征提取网络连接，所述特征提取网络分别与所述RPN区域建议网络、RoI池化和特征提取模块连接，所述RoI池化和特征提取模块分别与RPN区域建议网络、分类回归层连接；

本发明通过首先设计了混合复制粘贴的数据增广方式对小样本数据集进行扩充，然后以Faster‑RCNN为基本检测结构，设计了一种基于Transformer的多尺度注意力特征提取网络替代原本的骨干网络，并在最后加入一个与分类器和回归器并行的对比学习分支来提高分类精度。

本发明公开了一种基于迁移学习的小样本目标检测系统，属于小样本目标检测系统技术领域，包括样本预处理模块、特征提取网络、RPN区域建议网络、RoI池化和特征提取模块、分类回归层，所述样本预处理模块与所述特征提取网络连接，

目前拥有一批优秀的行业内部尖端技术人才，使公司研发、运营和管理具有完善的管理体系，同时公司对人才的引进与培养也十分的重视，积极鼓励研发人员进行科技创新，实施奖励制度，为公司的科研事业的发展奠定深厚的人才基础。通过自主研发，组建研发团队，对用户进行调研，查阅文献了解市场需要，解决项目中的技术问题，确定项目总体方案设计，配置相关仪器设备，确保项目按计划进度实施。同时定期进行各项试验，改进技术方案及技术指标，完善工艺，规模生产。投入市场建立和完善市场营销网络。

首先设计了混合复制粘贴的数据增广方式对小样本数据集进行扩充，然后以Faster‑RCNN为基本检测结构，设计了一种基于Transformer的多尺度注意力特征提取网络替代原本的骨干网络，并在最后加入一个与分类器和回归器并行的对比学习分支来提高分类精度。

通过自主研发，组建研发团队，对用户进行调研，查阅文献了解市场需要，解决项目中的技术问题，确定项目总体方案设计，配置相关仪器设备，确保项目按计划进度实施。同时定期进行各项试验，改进技术方案及技术指标，完善工艺，规模生产。投入市场建立和完善市场营销网络。