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申请/专利权人：重庆大学;重庆医药数据信息科技有限公司
摘要：本发明属于智能目标检测技术领域，尤其涉及基于协同注意力机制多尺度目标检测网络的目标检测方法，包括：S1、构建目标检测模型；其主干网络包括优化后的DarkNet‑53模型，主干网络用于使用优化后的DarkNet‑53模型对输入图像提取不同层次的特征；颈部网络中嵌入有基于协同注意力机制的特征增强模块，用于使目标检测模型聚焦到目标本身；预测头用于处理颈部网络输出的特征，并生成最终的目标检测结；S2、获取图像数据并进行预处理，得到目标检测模型的训练数据集；S3、使用S2得到的训练数据集对目标检测模型进行训练；S4、使用训练好的目标检测模型，进行实际的目标检测。本方法可以提升复杂场景下目标检测的效率和精度。
主权项：1.基于协同注意力机制多尺度目标检测网络的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建目标检测模型；目标检测模型包括主干网络、颈部网络和预测头；主干网络包括优化后的DarkNet-53模型，主干网络用于使用优化后的DarkNet-53模型对输入图像提取不同层次的特征；颈部网络用于对主干网络提取的特征进行进一步处理和整合，颈部网络中嵌入有基于协同注意力机制的特征增强模块，用于使目标检测模型聚焦到目标本身；预测头用于处理颈部网络输出的特征，并生成最终的目标检测结；S2、获取图像数据并进行预处理，得到目标检测模型的训练数据集；S3、使用S2得到的训练数据集对目标检测模型进行训练；S4、使用训练好的目标检测模型，进行实际的目标检测。
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百度查询： 重庆大学 重庆医药数据信息科技有限公司 基于协同注意力机制多尺度目标检测网络的目标检测方法
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