【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种基于注意力图的骑行目标检测方法及电子装置。
技术介绍
1、在目前的计算机视觉（computer vision，cv）中，目标检测（object detection）是主要任务之一。目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。例如，对图像中的骑行目标进行检测。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。目前，骑行目标检测的性能仍有待提高。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种基于注意力图的骑行目标检测方法及电子装置。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于注意力图的骑行目标检测方法，该方法包括：
3、基于残差神经网络-18模型和梯度加权的类别激活映射算法，得到原始图像的注意力图，原始图像中包括待检测的目标；
4、基于第一卷积神经网络cnn对原始图像进行特征提取，得到原始图像的特征图；
5、基于第一空间特...
【技术保护点】
1.一种基于注意力图的骑行目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标的检测过程基于第一中心损失函数进行反向传播训练和优化，所述第一中心损失函数基于所述融合后的特征计算，所述第一中心损失函数包括交叉熵损失函数和中心损失函数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一中心损失函数基于下式确定：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一CNN为经过微调的CNN。
5.一种电子设备，所述电子设备用于骑行目标检测，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于注意力图的骑行目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标的检测过程基于第一中心损失函数进行反向传播训练和优化，所述第一中心损失函数基于所述融合后的特征计算，所述第一中心损失函数包括交叉熵损失函数和中心损失函数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一中心损失函数基于下式确定：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一cnn为经过微调的cnn。
5.一种电子设备，所述电子设备用于骑行目标检测，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的电子设备，其特征在于，所述目标的检测过程基于第一中心损失函数进行反向传播训练和优...
【专利技术属性】
技术研发人员：张力元，阮威健，胡金晖，
申请(专利权)人：中电科新型智慧城市研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。