[发明专利]基于空间自注意力机制的目标检测方法有效
| 申请号： | 202010002235.X | 申请日： | 2020-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN111222562B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 张伶俐;陈可佳;周晓萌 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/16 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种空间自注意力机制及目标检测方法，对特征图F进行自适应平均池化得到特征图F′；对特征图F′进行两次降维映射，得到f(F′)与g(F′)并按行展开，得到矩阵M和矩阵N；将矩阵M和矩阵N进行相乘，得到矩阵Z；对矩阵Z通过行卷积得到特征图Y；再使用sigmoid激活并进行拓展，得到特征图Q；对特征图Q进行反自适应平均池化，得到最终空间每个像素的权重，将所述权重与特征图F进行点乘，以获得最终特征图R作为下一个卷积层的输入。本发明基于空间自注意力机制，能够更好地提高目标检测方法的精度，本发明简单高效，且计算量较低，可应用到任意卷积网络的前向过程中，为特征图提供全局信息指导，提高卷积网络的表达能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 空间 注意力 机制 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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