一种基于伪真值自适应法的弱监督物体检测方法

摘要

本发明涉及一种基于伪真值自适应法的弱监督物体检测方法，是为了解决现有的全监督物体检测器需依靠大量有标注信息的数据库，以及当图片中含多个物体且物体相互遮挡时物体位置检测不准确的缺点而提出的，包括：将图片输入到弱监督物体检测器中，将检测器输出结果进行非极大抑制处理，在处理结果中选取每种物体得分最高的边界框；根据选出的边界框的位置信息训练候选区域产生网络，并保留与得分最高的边界框重合面积大于一定值的边界框，将对应于同一个物体的候选区域的像素坐标求平均值，根据计算结果确定每个物体的唯一边界框；将边界框信息作为伪真值输入给全监督物体检测器。本发明适用于物体检测技术，尤其是真实场景中的一般物体检测技术。