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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
摘要：本发明公开了一种基于尺度自适应显著性过滤的小目标检测方法，方法为：利用特征提取网络对训练图像进行特征提取；将特征图输入到编码器中进行处理，每层编码器层会预测前景置信度图和token过滤阈值，并通过可变自注意力进行特征交互；编码器包含6层，每层均计算可变自注意力，并在解码器中使用可变交叉注意力解码特征，得到检测结果；在计算显著性分数时引入尺度系数ρ，ρ由检测框的大小计算得出。根据尺度自适应显著性监督计算损失Lf加入到总损失中。本发明通过一个尺度系数给予小目标更多的宽容度，促进小目标利用信息的能力；同时提出动态token过滤，保持了token选择与token更新的一致性，提高小目标检测的能力。
主权项：1.一种基于尺度自适应显著性过滤的小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1利用特征提取网络对训练图像进行特征提取，特征提取网络采用ResNet50作为主干网络，提取到的特征包含四层分辨率逐层减小的多尺度特征图；2对步骤一中提取到的特征图输入到编码器的每一层中进行处理，每层编码器层会根据特征图预测前景置信度图和token过滤阈值，根据前景置信度和阈值选择部分token通过可变自注意力进行特征交互，得到的结果会替换回原特征图中的对应位置；3编码器包含6层，每层均按照步骤二动态选择token并计算可变自注意力，得到编码器处理结果，经过查询细化阶段得到细化后的查询，随后在解码器中使用可变交叉注意力解码特征，得到最终检测结果；4对步骤二中的前景置信度图，利用尺度自适应显著性监督增加对小目标的检测能力。具体来说，为每层特征图生成显著性分数图，其中每个位置的得分表示特征图中该位置的token的显著性。在计算显著性分数时引入尺度系数ρ，ρ由检测框的大小计算得出。根据尺度自适应显著性监督计算损失Lf加入到总损失中，使用总损失更新模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于尺度自适应显著性过滤的小目标检测方法
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