[发明专利]特征提取方法及装置有效
| 申请号： | 201910927813.8 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110781923B | 公开（公告）日： | 2023-02-07 |
| 发明（设计）人： | 贾琳;赵磊 | 申请（专利权）人： | 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/70 | 分类号： | G06V10/70;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 刘广达 |
| 地址： | 400042 重庆*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种特征提取方法，方法包括：将原始特征图输入已训练的特征提取模型，由特征提取模型通过分组网络将原始特征图按通道分组得到G组特征集输出到模型中的多尺度增强网络，由多尺度增强网络对G组特征集分别进行多尺度增强处理得到G组处理后的特征集输出到模型中的后处理网络，由后处理网络按通道拼接G组处理后的特征集，并将拼接得到的特征图与原始特征图进行相加；其中多尺度增强处理包括池化处理、卷积处理、上采样处理及累加处理。通过池化处理可以降低特征的分辨率，进而减少计算量和参数量，在卷积之后进行上采样以恢复分辨率，然后与池化前的特征进行累加以恢复特征细节，从而在确保特征有效性的同时减少了计算量和参数量。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：/n将原始特征图输入已训练的特征提取模型，以由所述特征提取模型通过分组网络将所述原始特征图按照通道分组得到G组特征子集，并输出到所述特征提取模型中的多尺度增强网络，以由所述多尺度增强网络对G组特征子集分别进行多尺度增强处理得到G组处理后的特征子集，并输出到所述特征提取模型中的后处理网络，以由所述后处理网络按照通道拼接G组处理后的特征子集，并将拼接得到的特征图与所述原始特征图进行相加得到输出特征图；/n获取所述特征提取模型输出的输出特征图；/n其中，所述多尺度增强处理包括池化处理、卷积处理、上采样处理以及累加处理。/n
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