摘要
本发明提供一种基于语义特征精细化的口罩检测模型,本发明通过预测图像动态更新伪标签,为优化网络的细节特征提取能力,收集了一份基于真实场景的口罩检测数据集。针对现有口罩检测方法不能处理由光线干扰、微弱信息难以提取和密集目标干扰问题,提出了基于数据路径设计策略和梯度路径设计策略的DIH模块,引入了逐层渐进式特征融合模块,设计了多条梯度刷新路径的细节特征提取模块。最后基于真实场景口罩检测数据集进行训练、推理,对口罩目标进行检测。
技术关键词
口罩
语义特征
特征提取模块
压缩特征
计算方法
特征提取能力
策略
上采样
数据
动态更新
通道
训练集
场景
图像
标签
网络
参数
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网络流量数据
计算方法
链路
网络设备管理协议
强化学习算法
抑制相位噪声
双频雷达
天线阵元
测角方法
计算方法
物体
位置检测方法
卷积神经网络提取
图像
深度学习模型
智能诊断方法
特征提取模块
格拉斯曼流形
样本
原型