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摘要
本发明公开了一种基于特征融合和稠密连接的红外面目标检测方法,构建包含所需识别目标的红外图像数据集,在所述红外图像数据集中标定所需识别目标的位置与种类,获得原有已知的标签图像；将所述红外图像数据集分为训练集和验证集两部分；对训练集中的图像进行图像增强的预处理并且进行特征提取和特征融合,通过回归网络获得分类结果和边界框；将所述分类结果和边界框与原有已知的标签图像进行损失函数计算,更新卷积神经网络的参数值；重复对卷积神经网络参数进行迭代更新,直至误差足够小或迭代次数达到设定的上限为止；通过训练完成的卷积神经网络参数对验证集中的图像进行处理,获取目标检测的准确度和所需时间,以及最终目标检测结果图。
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