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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于自注意力机制的显著目标检测方法，具体为：利用一个卷积神经网络将输入的图片进行特征提取，生成一组特征图，包含浅层特征图和深层特征图，各特征图具有不同尺度的语义信息；将浅层特征图融合生成低级集成特征，将深层特征图合并形成高级集成特征；基于自注意力机制构建自注意力模块，将低级集成特征、高级集成特征输入至自注意力模块，分别捕获高级特征和低级特征中的特征，并交换语义信息形成依赖关系；将获得特征通过多尺度特征强化模块进行强化，将融合强化的特征送入级联解码器生成最终的显著目标检测图。本发明减少了对外部信息的依赖，更擅长捕捉数据或特征的内部相关性，能够准确定位显著目标，提高目标的检测效率。
主权项：1.一种基于自注意力机制的显著目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用一个卷积神经网络将输入的图片进行特征提取，生成一组特征图，包含浅层特征图和深层特征图，各特征图具有不同尺度的语义信息；步骤2、将浅层特征图融合生成低级集成特征，将深层特征图合并形成高级集成特征；步骤3、基于自注意力机制构建自注意力模块，将低级集成特征、高级集成特征输入至自注意力模块，分别捕获高级特征和低级特征中的特征，并交换语义信息形成依赖关系；步骤4、将获得特征通过多尺度特征强化模块进行强化，将融合强化的特征送入级联解码器生成最终的显著目标检测图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于自注意力机制的显著目标检测方法
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