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一种面向弱小目标的边界框回归优化方法和系统

발명알 수 없음
10청구항 · 2 독립항
§ Ⅰ

개요

발명자

章宽爽; 韩志玲; 孟琪; 安蕊; 王朝阳; 范译心; 蔡英茜

출원일

Jul 23, 2026

공개일

Oct 27, 2026

IPC 분류

G06V 10/766 (2022.01)G06V 10/25 (2022.01)G06V 10/74 (2022.01)G06V 10/82 (2022.01)G06N 3/084 (2023.01)

本发明涉及一种面向弱小目标的边界框回归优化方法,属于目标检测技术领域,包括:获取预测边界框和真实边界框,并分别解耦得到边界框参数,根据预测边界框和真实边界框的边界框参数,构建位置维度距离度量、尺度维度距离度量和形状维度距离度量,并得到尺度不变距离;获取预测边界框与真实边界框的交并比值,根据所述交并比值构建对数平滑交并比项,根据尺度不变距离构建尺度不变距离相似性项,基于对数平滑交并比项和所述尺度不变距离相似性项得到解耦尺度不变交并比相似性度量;根据解耦尺度不变交并比相似性度量构建损失函数,利用所述损失函数进行边界框回归优化。解决现有弱小目标回归中特征学习不准、梯度分配失衡、训练收敛不稳定的问题。

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