一种基于可变形卷积神经网络的红外图像物体识别方法

本发明公开了一种基于可变形卷积神经网络的红外图像物体识别方法，包括构建训练集与测试集，搭建卷积神经网络架构，在最后一层加上softmax分类器，设置目标函数，采用线性或非线性变形的卷积核进行采样并在池化层采用目前业界最好的基于规则块采样的兴趣区域(region of interests,ROI)池化方法进行池化操作；按经验设置学习率参数，能很容易进行标准反向传播端到端的训练，从而得到可变形卷积网络。经实验证明，本发明在卷积神经网络中引入了学习空间几何形变的能力，更好地解决了具有空间形变的图像识别任务。提高了卷积神经网络的几何变换建模的能力，在目标检测和识别这些视觉任务上的有效性，成功学习到空间上密集的几何形变。