[发明专利]一种基于全局注意力的特征融合目标检测与识别方法有效
| 申请号： | 201911270269.0 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112949673B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 吴晓红;吴稳稳;何小海;刘强;陈洪刚;卿粼波;吴小强 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全局注意力的特征融合目标检测与识别方法。包括以下步骤：首先由卷积神经网络提取六层不同尺度大小的特征图，然后采用多级特征融合的方法，将浅层和深层特征的语义信息相结合，提高特征图的表达能力。接着引入全局注意力模块来结合上下文信息，增强有效特征和抑制冗余特征。此外，在多任务损失函数的基础上，增加一项额外的惩罚项来平衡正负样本。最后通过训练，不断优化网络参数得到最终的检测模型。本发明所提方法在检测的精度和速度上都有一定的提高，并提升了小目标物体的检测效果，在人机交互、人脸识别、计算摄影、自动驾驶、视频监控等各个方面都有着重要的研究价值和应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 全局 注意力 特征 融合 目标 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
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