[发明专利]一种基于单位可变形卷积的密集连接方法

权利要求书

1.一种基于单位可变形卷积的密集连接方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：对卷积网络中靠前的浅层特征图Layer1进行特征提取，得到跨层的深层特征图Layer2_1；

步骤2：对卷积网络中靠前的浅层特征图Layer1进行信息增强和尺寸调整：

采用单位可变形卷积操作对浅层特征进行增强，使得增强后的特征图Layer2_2与特征图Layer2_1的通道维度相同；

对浅层特征图Layer1进行单位可变形卷积操作：

input(a′)＝input(a+δ) (1)

G(p,q)＝g(p_x,q_x)×g(p_y,q_y) (3)

g(p_x,q_x)＝max(0,1-|p_x-q_x|) (4)

其中：input(a)表示被卷积特征图上像素点a处的特征值，δ表示单位偏移量，a′为a偏移后的点；

由于a′的位置值通常包含小数，为得到该点特征值，采用双线性插值的方式，采用公式3～5；G(a′,a′_θ)代表偏移后的点a′与该点周围的点a′_θ间的距离，其中p、q为距离公式G(·)的两个二维变量，包含x,y两个维度的分量q_x p_x q_y p_y；

然后对被卷积的特征图进行可学习的重新整合，得到全新的图input′(·)；进一步对新的特征图进行传统3×3的卷积操作，采用公式5，output′(a)表示a点经过单位可变形卷积操作后的特征值；

对增强后的特征图Layer2_2进行最大池化操作得到尺寸调整后的特征图Layer2_2；

步骤3：利用Concat连接的方式将经步骤1特征提取得到的深层特征图Layer2_1与经步骤2信息增强和尺寸调整得到的特征图Layer2_2进行密集连接。

2.根据权利要求1所述基于单位可变形卷积的密集连接方法，其特征在于：所述步骤1的特征提取采用：多次传统卷积操作Conv、最大池化操作MaxPool、特征归一化操作Batchnorm以及非线性激活操作ReLU。

3.根据权利要求1所述基于单位可变形卷积的密集连接方法，其特征在于：所述步骤2的δ的模值限制在[0,1]内。