摘要
本发明提供了一种基于独立个体特征图的密集物体检测方法、装置,涉及密集物体检测技术领域,其是端到端的框架,用于密集物体定位,对原始数据集标注进行处理,得到独立的个体特征图;带来了两个主要优势:第一、自适应地学习不同图像的阈值图,以更准确地检测每个实例;第二、微调训练模型。本发明用于检测和分割图像中的各个独立对象,为图像中存在的每个不同对象或实例分配唯一的标签或标识符。
技术关键词
物体检测方法
神经网络模型
图片
网络模块
物体检测技术
物体检测装置
生成训练数据
像素
微调单元
图像
基础
标识符
对象
标签
框架
参数