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本发明公开了一种融合知识蒸馏及类代表点抽取的类增少样本对象检测方法，该方法为：将图片输入深度神经网络(CNN)提取视觉特征；基于提取的视觉特征，采用对象框提取网络预测对象可能存在的位置并对预测出的对象框进行位置标记，使用池化网络将所有对象框的视觉特征变成同一大小；基于每个候选对象框的视觉特征，使用坐标预测网络预测候选对象的精确位置，同时使用增量分类器预测该候选对象框的精确类别。该发明实现方法简单、灵活，可以显著提升全新类对象的检测性能，并改善历史类对象的检测性能。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113887647 A
(43)申请公布日 2022.01.04
(21)申请号 202111198679.6
(22)申请日 2021.10.14
(71)申请人 浙江
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