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申请/专利权人：桂林电子科技大学
申请日：2024-05-11
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298162A
主分类号：G06V10/25
分类号：G06V10/25;G06V10/82;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/80;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明提供一种基于感受野融合金字塔的恶劣场景下目标检测方法，首先，设计一种基于仿射变换的特征增强模块，将其嵌入轻量级主干网络中，同时结合注意力机制以增强低维度特征图的语义信息，使得增强后的特征图进入感受野融合金字塔，对不同尺度的输出特征图进行提取和融合，生成包含不同尺度和更丰富语义信息的特征图。最后，采用无锚框目标检测头对目标进行预测，并计算损失。通过在RTTS数据集和ExDark数据集上的实验，结果显示相较于其他研究者的方法，本发明保证模型轻量化的同时显著提升了恶劣场景下检测精度。
主权项：1.一种基于感受野融合金字塔的恶劣场景下目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一，通过轻量级主干网络进行特征增强与提取，输出三个特征图像；步骤二，通过感受野融合金字塔提取不同尺度的所述三个特征图像，进行感受野增强并增强特征图语义信息，输出增强后的四个特征图像；步骤三，采用无锚框目标检测头对所述四个特征图像进行精准定位与检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于感受野融合金字塔的恶劣场景下目标检测方法
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