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摘要：本发明涉及一种轻量化的特征图处理方法，属于图像处理技术领域。该方法包括：S1：输入图像处理后得到的特征图Ⅰ；S2：将特征图Ⅰ升维，然后使用分组卷积处理，将特征图分为等通道数的若干组特征图Ⅱ；S3：分别对每组特征图Ⅱ进行不同感受野的卷积操作，得到特征图Ⅲ；S4：将每组特征图Ⅲ进行拼接，形成特征图Ⅳ；S5：将特征图Ⅳ输入改进后的ECA模块中，施加通道注意力机制，得到特征图Ⅴ；S6：将特征图Ⅴ降维后与输入的特征图Ⅰ进行跳连形成最终的特征图。本发明相较于传统的神经网络，计算量大大减少，同时，相较于其他轻量级卷积神经网络，本发明可以提高多尺度特征信息，性能更好，准确度更高。
主权项：1.一种轻量化的特征图处理方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：输入图像处理后得到的特征图Ⅰ；S2：将步骤S1得到的特征图Ⅰ升维，然后使用分组卷积处理，将特征图分为等通道数的若干组特征图Ⅱ；S3：分别对步骤S2得到的每组特征图Ⅱ进行不同感受野的卷积操作，得到特征图Ⅲ；使用不同感受野的卷积操作处理分组后的特征图Ⅱ，即是采用不同的卷积核大小和不同的卷积方式，同时，使用两个3*3的卷积核或者一个dilationrate＝2的3*3的空洞卷积来代替传统网络中卷积核为5*5的卷积，三个3*3的卷积核或者一个dilationrate＝3的3*3的空洞卷积来代替传统网络中卷积核为7*7的卷积；S4：将步骤S3得到的每组特征图Ⅲ进行拼接，形成特征图Ⅳ；S5：将步骤S4得到的特征图Ⅳ输入改进后的ECA模块中，施加通道注意力机制，得到特征图Ⅴ；改进后的ECA模块是将传统网络的ECA模块中的归一化操作替换为使用B_sigmoid函数，其表达式为： 其中，ReLU6·是限制最大数值为6的ReLU函数，α是用来控制函数斜率的系数；S6：将步骤S5得到的特征图Ⅴ降维后与输入的特征图Ⅰ进行跳连形成最终的特征图。
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百度查询： 重庆邮电大学 一种轻量化的特征图处理方法
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