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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明涉及一种联合通道空间注意力的全局自注意力目标检测方法，包括下列步骤：提取特征图像F；设计联合通道空间注意力的全局自注意力模块，利用Key，Query，Value这三条支路进一步提取特征，设输入联合通道空间注意力的全局自注意力模块的特征图像F，将联合通道空间注意力的全局自注意力模块分为三条支路；将Key支路和Query支路做矩阵乘法操作后利用softmax进行归一化操作获取协方差矩阵，将获得的协方差矩阵和Value支路做矩阵乘法操作得到增强后的特征图像F’，来实现全局相关信息对输入特征图像的增强，同时将特征图像F和增强后的特征图像F’相加作为残差结构来避免网络退化，由此得到最终生成的通道空间自注意力特征。

主权项：1.一种联合通道空间注意力的全局自注意力目标检测方法，包括下列步骤：第一步，提取特征图像F；第二步，设计联合通道空间注意力的全局自注意力模块，利用Key,Query,Value这三条支路进一步提取特征，设输入联合通道空间注意力的全局自注意力模块的特征图像F大小为C×W×H，其中C为特征图的通道数量，W和H表示特征图的尺寸，将联合通道空间注意力的全局自注意力模块分为三条支路，其中：1Key支路为通道注意力机制，即将特征图像F取全局平均池化使其变成大小为C×1×1的张量，对张量使用一维卷积操作进行局部通道的信息交互，利用sigmoid将交互结果转化为通道权重，由此得到大小为C×1的通道注意力权重向量Key；2Query支路为空间注意力机制，即将特征图像F分别进行全局最大池化和全局平均池化，得到两个H×W×1的特征图，再将所得到的两个H×W×1的特征图做通道拼接操作并且利用卷积层进行降维，利用sigmoid将降维后的结果转化为空间权重，最后将空间权重和特征图像F做乘法得到空间注意力特征；3Value支路为特征图像F；4将Key支路和Query支路做矩阵乘法操作后利用softmax进行归一化操作获取协方差矩阵，将获得的协方差矩阵和Value支路做矩阵乘法操作得到增强后的特征图像F’，来实现全局相关信息对输入特征图像的增强，同时将特征图像F和增强后的特征图像F’相加作为残差结构来避免网络退化，由此得到最终生成的通道空间自注意力特征；第三步，利用数据集对带有联合通道空间注意力的全局自注意力模块的网络进行训练，通过正向传播得到预测的候选框，采用L2范数作为损失函数计算预测候选框与目标候选框的误差并进行反向传播，利用ADAM优化器不断优化直至误差不再减小，从而得到训练好的网络参数模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 一种联合通道空间注意力的全局自注意力目标检测方法