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本发明提出一种小样本目标检测方法,包括:向检测网络发送骨干网络的权重以及特征金字塔的权重;生成候选区域,候选区域来自于区域建议网络对视觉表征骨干网络输出特征的前后景分类与回归结果;根据候选区域,借助池化算子生成统一尺寸的候选区域特征,并进行统一尺寸的候选区域特征的位置回归,内容分类以及细粒度特征挖掘;利用细粒度特征挖掘,构建细粒度的正样本对以及负样本对,形成对候选区域细粒度特征间的对比学习;按照细粒度特征挖掘中的策略形成损失函数,通过损失函数的计算进行检测网络参数的更新。该方法为小样本目标检测提
(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 114399644 A
(43)申请公布日 2022.04.26
(21)申请号 202111535847.6
(22)申请日 2021.12.15
(71)申请人 北京
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