[发明专利]一种自适应特征融合冗余优化的小目标检测方法有效
| 申请号： | 202111374948.X | 申请日： | 2021-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN114078230B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 黄进;刘鑫;吴雪莲;郑思宇;李剑波;冯义从;方铮 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/048 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 朱丹 |
| 地址： | 611756 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种自适应特征融合冗余优化的小目标检测方法，涉及计算机视觉技术领域，解决现有增进模型对目标关注度的注意力机制注入方法，普遍会增大模型的复杂程度，降低了模型的实时性和实用性的问题，本发明针对目标检测中的两个问题提出了相应的解决办法，其一是针对特征通道中冗余信息杂糅的问题提出自适应通道激活基础模块按通道独立进行不固定的激活操作，各通道自动学习出各自所需激活函数，显著抑制了特征提取过程中杂质信息的表达，优化了浅层特征冗余的问题。其二是在CenterNet中选择适当的位置注入注意力模块，有针对性地对优化后的特征进行二次提炼与关键增强，同时针对注意力模块带来的复杂度增加问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自适应 特征 融合 冗余 优化 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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