基于注意力机制与并行空洞卷积网络的目标检测方法、系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010602814.8
IPC分类号：G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2020-06-29
申请人：
南京邮电大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于注意力机制与并行空洞卷积网络的目标检测方法、系统
申请号	CN202010602814.8	申请日期	2020-06-29
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2020-11-06	公开/公告号	CN111898617A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/46 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/36 图像预处理，即无须判定关于图像的同一性而进行的图像信息处理〔3〕 G06K9/46 图像特征或特性的抽取〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	南京邮电大学	申请人地址	江苏省南京市雨花台区宁双路28号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京邮电大学	当前权利人	南京邮电大学
发明人	韩光;朱梦成;刘耀明;艾岳川
代理机构	南京纵横知识产权代理有限公司	代理人	范金荣

摘要

本发明公开了一种基于注意力机制与并行空洞卷积网络的目标检测方法，包括以下步骤：提取目标图像信息中的高层特征，生成语义信息特征图；基于语义信息特征图生成细化语义信息特征图；提取目标图像信息中的低层特征，生成细粒度信息特征图；将细粒度信息特征图与细化语义信息特征图通过空间注意力网络细化后生成细化细粒度信息特征图；将细化细粒度信息特征图进行反卷积，并将细化细粒度信息特征图与细化语义信息特征图线性融合，得到细粒度语义特征图；将细粒度语义特征图导入并行空洞卷积网络得到感受野特征图，对感受野特征图进行目标检测框的分类和定位。本发明避免了损失像素信息；更有效、有利于提取语义信息；提高目标召回率和检测准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供