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基于迭代二分级联分类器的快速物体检测方法: 本发明涉及一种基于迭代二分级联分类器的快速物体检测方法，首先，通过AdaBoost算法得到初始的强分类器；其次，以最小化计算消耗量为目标函数，不断迭代二分初始的强分类，当相邻两次迭代二分过程中分类器的计算消耗量差的绝对值...; 庞彦伟曹家乐; 文献传递

一种基于两分支交互的行人搜索方法: 本发明提供一种基于两分支交互的行人搜索方法，所采用的行人搜索网络包括主干网络、连接网络、检测预测网络和重识别预测网络，包含下列步骤：准备行人图像数据集；训练行人搜索网络，分为以下子步骤：采用ImageNet预训练模型的参...; 董芝强曹家乐庞彦伟

一种用于物体检测的深度分割引导网络: 本发明涉及一种用于物体检测的深度分割引导网络，包括：确定基础网络：包括多个卷积块，每个卷积块由多个卷积层构成，不同卷积块之间由池化层连接。设计用于提取语义分割上下文信息的深度语义分割引导模块：对于基础网络中每一个卷积块输...; 庞彦伟曹家乐; 文献传递

一种利用语义信息的少样本图像分类系统及方法: 本发明公开了一种利用语义信息的少样本图像分类系统及方法，该系统将查询集图像与已标记的支持集图像进行比较来进行分类，其包括多任务网络及不确定性计算模块；多任务网络包括：依次连接的第一图像编码器、图像原型计算模块、图图分类模...; 曹家乐刘元亨冀中

一种用于语义分割的多查询网络: 本发明涉及一种用于语义分割的多查询网络，其基础架构包括骨干网和解码器组成，包括下列步骤：对于给定的图像，利用骨干网提取多层深度特征，骨干网由多层Transformer块堆叠形成，在每一层均能得到输入图像的特征表示，选择不...; 谢斌曹家乐庞彦伟

一种基于动态RoI特征提取的行人搜索方法: 本发明涉及一种基于动态RoI特征提取的行人搜索方法，所采用的行人搜索网络采用基于候选框生成的一步法网络框架，包括干网络，颈网络和头网络，头网络由物体检测头网络和行人重识别头网络串接组成；头网络采用多级级联架构，即将上一级...; 曹家乐董芝强庞彦伟

一种基于粒子窗口拒绝的快速物体检测方法: 本发明涉及一种基于粒子窗口拒绝的快速物体检测方法，包括：训练得到用于物体检测的分类器模型；计算分类器对应的拒绝粒子窗口阈值f<Sub>l</Sub>和接收粒子窗口阈值f<Sub>h</Sub>；对于待检测的图像，确定总采...; 庞彦伟曹家乐; 文献传递

基于稠密特征金字塔网络的物体检测方法: 本发明涉及一种基于稠密特征金字塔网络的物体检测方法，包括下列步骤：确定基础网络架构，用于从输入图像中提取不同语义级别的深度特征，不同卷积块输出的特征图分辨率从下到上由逐渐降低。设计稠密连接网络部分，利用自上而下的跨层连接...; 庞彦伟曹家乐

基于深度学习的视觉目标检测技术综述被引量：51: 2022年; 视觉目标检测旨在定位和识别图像中存在的物体,属于计算机视觉领域的经典任务之一,也是许多计算机视觉任务的前提与基础,在自动驾驶、视频监控等领域具有重要的应用价值,受到研究人员的广泛关注。随着深度学习技术的飞速发展,目标检测取得了巨大的进展。首先,本文总结了深度目标检测在训练和测试过程中的基本流程。训练阶段包括数据预处理、检测网络、标签分配与损失函数计算等过程,测试阶段使用经过训练的检测器生成检测结果并对检测结果进行后处理。然后,回顾基于单目相机的视觉目标检测方法,主要包括基于锚点框的方法、无锚点框的方法和端到端预测的方法等。同时,总结了目标检测中一些常见的子模块设计方法。在基于单目相机的视觉目标检测方法之后,介绍了基于双目相机的视觉目标检测方法。在此基础上,分别对比了单目目标检测和双目目标检测的国内外研究进展情况,并展望了视觉目标检测技术发展趋势。通过总结和分析,希望能够为相关研究人员进行视觉目标检测相关研究提供参考。; 曹家乐李亚利孙汉卿谢今黄凯奇庞彦伟; 关键词：双目

自动驾驶视觉联合感知方法、装置及介质: 本发明公开一种自动驾驶视觉联合感知方法、装置及介质，对于给定交通场景图像输入，获得不同层次骨干特征表示；将多层级骨干特征进行初步聚合，得到粗糙的多尺度特征表示；采用动态卷积自适应得到各层级特征加权系数，根据所得权重对不同...; 王越庞彦伟曹家乐孙学斌王建

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曹家乐