【技术实现步骤摘要】
一种图像内容识别方法及应用
[0001]本申请属于图像处理
，特别是涉及一种图像内容识别方法及应用。
技术介绍
[0002]图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。图像分类模型是将图像划分为单个类别，通常对应于图像中最突出的物体。但是现实世界的很多图片通常包含不只一个物体，此时如果使用图像分类模型为图像分配一个单一标签其实是非常粗糙的，并不准确。对于这样的情况，就需要目标检测模型，目标检测模型可以识别一张图片的多个物体，并可以定位出不同物体(给出边界框)。目标检测在很多场景有用，如无人驾驶和安防系统。
[0003]目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类：two stage的目标检测算法；one stage 的目标检测算法。前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经网络进行样本分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。正是由于两种方法的差异，在性能上也有不同，前者在检测准确率和定位精度上占优，后者在算法速度上占优。
[0004]常用的目标检测算法包括
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像内容识别方法，其特征在于：采集图像正射影像图，制作图像数据集；将所述图像数据集分为训练集和测试集，采用目标检测算法对所述训练集进行训练，保留训练模型；采用所述测试集进行测试，识别图像内容。2.如权利要求1所述的图像内容识别方法，其特征在于：采用图像标注工具对所述图像正射影像图进行标注、图像分割后制作所述图像数据集。3.如权利要求2所述的图像内容识别方法，其特征在于：所述标注内容包括对象类别、对象边界外接矩形的大小和位置。4.如权利要求2所述的图像内容识别方法，其特征在于：所述图像分割包括裁剪，对所述标注图像进行裁剪，并制作第二标注图像，将所述第二标注图像随机分为所述训练集和所述测试集。5.如权利要求1所述的图像内容识别方法，其特征在于：采用目标检测...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘学平，陈垚，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院，
类型：发明
国别省市：
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