一种单阶段目标识别算法后处理优化技术

本发明公开一种基于单阶段卷积神经网络目标识别系统的检测头后处理优化技术，属于图像处理算法目标识别领域。后处理优化技术的输入是YOLO系列卷积神经网络模型的检测头输出，输出的内容包括目标特征信息和待解码的目标框。后处理优化技术的主要内容包括：均值化坐标信息、边框线性回归更新、重新构建检测向量、筛选目标位置、类别及置信度等信息，最终实现数字图像中的目标的位置标注和跟踪。本优化技术适用于单目标并且检测要求低时延的场景，解决了YOLO系列卷积神经网络后处理算法的加速推理问题，减少了整个系统的计算量。