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申请/专利权人：惠州学院
摘要：本发明提供一种基于语义特征精细化的口罩检测模型，本发明通过预测图像动态更新伪标签，为优化网络的细节特征提取能力，收集了一份基于真实场景的口罩检测数据集。针对现有口罩检测方法不能处理由光线干扰、微弱信息难以提取和密集目标干扰问题，提出了基于数据路径设计策略和梯度路径设计策略的DIH模块，引入了逐层渐进式特征融合模块，设计了多条梯度刷新路径的细节特征提取模块。最后基于真实场景口罩检测数据集进行训练、推理，对口罩目标进行检测。
主权项：1.一种基于语义特征精细化的口罩检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤01：获取两份口罩检测数据集，按照一定比例将两份口罩检测数据集分别随机划分为训练集、验证集和测试集；步骤02：将所述步骤01中的其中一份口罩检测图像以任意不重复的4张为1个集合进行划分；步骤03：通过所述步骤02中任意一个集合通过yolov7的特征提取模块Backbone进行第一步特征提取，得到提取尺度大小与高级特征含量不同的三份初步的特征图p1、p2、p3；步骤04：将所述步骤03中的三份特征图输入至基于数据路径设计策略和梯度路径设计策略的DIH模块，通过逐层渐进式特征融合模块进一步的特征提取，得到特征图p4；步骤05：将所述步骤04中的特征图p4进行进一步的特征提取，经过CBS、STFES和上采样的个数不同，得到特征图p5、p6；步骤06：将所述步骤03中的两份特征图p1、p2进行CBS调整特征图维度，得到两份特征图p7、p8；步骤07：将所述步骤05中的特征图p5、p6与06中两份特征图p7、p8进行堆叠特征图通道数融合，，其中p5与p7融合，p6与p8融合，得到两份特征图p9、p10；步骤08：利用所述步骤07两份特征图p9、p10进行不同程度的上采样，即经过CBS_B和Concat的个数不同的采样后与04步骤中的特征图p4进行Concat融合，上采样过程中得到两份特征图p11、p12；步骤09：将所述步骤07中的特征图p9和步骤08中的特征图p11、p12分别输入至尺度不同的三个检测头中进行目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 惠州学院 一种基于语义特征精细化的口罩检测方法
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