[发明专利]基于多层特征融合的Faster R-cnn上下文机制优化方法在审
| 申请号： | 202211470255.5 | 申请日： | 2022-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN116189027A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 万久地;潘纯洁;张前进 | 申请（专利权）人： | 中国铁塔股份有限公司重庆市分公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V20/52;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 方钟苑 |
| 地址： | 401120 重庆*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多层特征融合的Faster R‑cnn上下文机制优化方法，属于目标识别技术领域。该方法在传统的使用HyperNet提取预选框特征向量的基础上，将基于不同于传统方式改进的多层特征融合模块加入模型中，对图像不同层次的语义信息进行提取；并将传统采样方式改进为反池化，避免棋盘化问题；然后，将得到的特征向量与上下文注意力机制融合得到多信息特征向量，最终进行识别分类。本发明能提高模型对于识别静止不动物体的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层 特征 融合 faster cnn 上下文 机制 优化 方法 | ||
【主权项】：
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