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公开(公告)号：CN114863164A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210350813.8
申请日：2022-04-02
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于目标识别技术领域，具体涉及一种面向小目标超分辨重建图像的目标识别模型构建方法，包括：采用真实高分辨率图像训练包括特征提取网络和识别分类网络的识别网络模型；将已训练特征提取网络的参数迁移至与该特征提取网络结构相同的生成器和特征提取参考网络，将已训练识别分类网络的参数迁移至与该识别分类网络结构相同的分类器，生成器与分类器构成目标识别模型，特征提取参考网络和判别器构成辅助训练网络，以GAN网络对抗方式辅助训练已参数迁移后的目标识别模型；迭代训练过程中，固定特征提取参考网络的参数，根据损失函数交替更新生成器和分类器的参数以及判别器的参数。本发明能够提高目标识别器在超分辨率重建后目标图像的识别性能。
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公开(公告)号：CN112215869A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011084558.4
申请日：2020-10-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于图相似性约束的群目标跟踪方法和系统，属于图像处理领域。由于目标运动幅度在前后帧之间是有限的，所以本发明认为群目标图结构在前后帧之间应当是相似的，基于此，本发明设计图相似指标量化群目标跟踪过程中当前帧的候选图结构与前一帧的图结构之间的相似度，对群目标跟踪结果形成约束，从而解决在跟踪过程中相似目标干扰产生的响应图多峰而造成的错误跟踪问题，提高群目标跟踪算法的跟踪精度；本发明在相同群目标跟踪测试集下，较其他群目标跟踪算法对于相似目标的跟踪精度更高，跟踪实时性更好，更适用于群目标跟踪。
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公开(公告)号：CN112215869B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011084558.4
申请日：2020-10-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于图相似性约束的群目标跟踪方法和系统，属于图像处理领域。由于目标运动幅度在前后帧之间是有限的，所以本发明认为群目标图结构在前后帧之间应当是相似的，基于此，本发明设计图相似指标量化群目标跟踪过程中当前帧的候选图结构与前一帧的图结构之间的相似度，对群目标跟踪结果形成约束，从而解决在跟踪过程中相似目标干扰产生的响应图多峰而造成的错误跟踪问题，提高群目标跟踪算法的跟踪精度；本发明在相同群目标跟踪测试集下，较其他群目标跟踪算法对于相似目标的跟踪精度更高，跟踪实时性更好，更适用于群目标跟踪。
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公开(公告)号：CN114863164B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210350813.8
申请日：2022-04-02
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于目标识别技术领域，具体涉及一种面向小目标超分辨重建图像的目标识别模型构建方法，包括：采用真实高分辨率图像训练包括特征提取网络和识别分类网络的识别网络模型；将已训练特征提取网络的参数迁移至与该特征提取网络结构相同的生成器和特征提取参考网络，将已训练识别分类网络的参数迁移至与该识别分类网络结构相同的分类器，生成器与分类器构成目标识别模型，特征提取参考网络和判别器构成辅助训练网络，以GAN网络对抗方式辅助训练已参数迁移后的目标识别模型；迭代训练过程中，固定特征提取参考网络的参数，根据损失函数交替更新生成器和分类器的参数以及判别器的参数。本发明能够提高目标识别器在超分辨率重建后目标图像的识别性能。
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