【技术实现步骤摘要】
一种基于图像特征编码的目标检测方法
本专利技术涉及一种基于图像特征编码的目标检测方法。
技术介绍
本专利技术的一种基于图像特征编码的目标检测方法主要是面向目标图像样本数量少或极少的图像目标检测领域。本专利技术所述目标检测是指计算机图像处理的一个领域，目标检测技术大致可以分为两类：第一类是利用人工设计提取图像特征技术，一方面提取目标特征，另一方面提取待分析图像特征，两者进行比对，从而完成目标对象在分析图像中定位和类别判定；第二类是利用深度神经网络自动提取图像的特征，输入待分析图像，上述神经网络能够直接给出目标位置信息和类别信息。这两种方法各有优缺点，上述第一类方法，不需要样本学习，没有繁琐的样本标注过程，但鲁棒性不够，图像一经变化，目标检测错误率就会急剧增加；上述第二类方法则需要大量的学习样本，但对图像变化的适应度远远超过上述第一类方法。在本专利技术所面对的场合下，只有少数目标样本，而待分析图像变化大，则上述两种方法均不合适。为解决上述问题，本专利技术提出一种通过变分自编码技术提取目标特征编码的方法，结合计算图...
【技术保护点】
1.一种基于图像特征编码的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)训练变分自编码器，训练时采用的损失函数是：/n
【技术特征摘要】
1.一种基于图像特征编码的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)训练变分自编码器，训练时采用的损失函数是：
其中，L表示隐变量的抽样次数，为适应目标图像样本数较少，它应该大于1，对变分自编码器进行训练，直至收敛；
(2)获得检测目标的特征编码，将目标图像输入训练好的变分自编码器，在编码器的输出端得到一个实数序列，该序列构成了目标的特征编码，其特征编码矢量是：
C＝[μ1σ1μ2σ2…μnσn]T；
(3)切割待分析图像，计算各分割后图块的...
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