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申请/专利权人：厦门大学
摘要：本发明公开一种应用扩散检测模型的目标检测方法，可实现扩散检测模型精度的提升，其包括：1、获取输入图像，通过图像特征提取器提取输入图像的图像特征图；2、获取低维真值框，通过边界框编码器将低维真值框编码，从低维空间映射到高维空间，获取高维真值框；3、根据扩散检测模型添加噪声的规则对高维真值框逐步添加高斯噪声，获取高维噪声框；4、通过边界框解码器将高维噪声框解码，从高维空间映射回编码前的低维空间，获取低维噪声框；5、利用低维噪声框从图像特征提取器提取到的图像特征图中截取RoI特征，将截取的RoI特征与低维噪声框一起输入检测头中并进行回归和分类，预测对应低维真值框的位置和目标类别。
主权项：1.一种应用扩散检测模型的目标检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、获取输入图像，通过图像特征提取器提取输入图像的图像特征图；步骤2、获取低维真值框，通过边界框编码器将低维真值框编码，从低维空间映射到高维空间，获取高维真值框；获取低维真值框后，若输入图像的低维真值框数量少于指定值，则通过填充与输入图像尺寸大小相同的框的方式将扩散检测模型的检测框数量填充至指定值；步骤3、根据扩散检测模型添加噪声的规则对高维真值框逐步添加高斯噪声，获取高维噪声框；步骤4、通过边界框解码器将高维噪声框解码，从高维空间映射回编码前的低维空间，获取低维噪声框；推理时先生成与训练时的高维噪声框维度相同的高维随机框，将高维空间的高维随机框通过边界解码器解码到低维空间；步骤5、利用低维噪声框从图像特征提取器提取到的图像特征图中截取RoI特征，将截取的RoI特征与低维噪声框一起输入检测头中并进行回归和分类，预测对应低维真值框的位置和目标类别；所述检测头是级联结构，由4个级联的阶段组成，每个阶段接受图像特征图以及噪声框、预测框其一作为输入，并输出预测框，最后一个检测头还输出预测类别；在每个阶段中，首先利用RoIAlign操作为图像特征图噪声框预测框提取RoI特征，然后基于提取到的RoI特征生成预测框；最后一个阶段中提取的RoI特征还要额外与其他阶段中提取到的RoI特征进行加权融合后再用于预测框回归和分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 应用扩散检测模型的目标检测方法
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