技术特征：
技术总结
一种基于难分样本挖掘的Faster RCNN目标检测方法，包括：步骤1，基于深度学习的图像目标检测：步骤2，基于在线样本挖掘方法，采用的关键参数调整设置为：步骤3，负难分样本挖掘是在难分样本基础上通过调整训练中RPN形成的mini‑batch正负样本比例为1:3，进行训练；步骤4，剔除冗余框，避免损失的多重计算。采用的是改进后的非极大值抑制算法将RPN层网络生成的建议框合理的去除冗余。本发明在不扩充样本的情况下，放宽负样本的定义，通过样本本身在线挖掘出更多的难训练样本；设置了正负样本比例，合理而简便地计算损失最大、难训练的、罕见的样本；对分类、边框回归的损失进行了平衡化处理，能够满足训练损失的持续降低。
技术研发人员：张烨;樊一超;郭艺玲;许艇;程康
受保护的技术使用者：浙江工业大学
技术研发日：2018.12.03
技术公布日：2019.05.24