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申请/专利权人：河北工业大学
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv5网络的天文测光图像中密集小目标源检测网络。此网络在输入部分接收数据并对其进行数据增强，利用卷积对图像进行特征提取；在特征融合部分将提取到的不同层次的特征进行融合，得到拥有更多信息的多尺度特征图，此过程中还引用了通道、空间注意力机制和自注意力机制，通道注意力模块增强了混合目标的特征表示，空间注意力模块突出了特征图的有用区域，自注意力模块可以捕获全局信息和丰富的上下文信息，使网络能够关注重要信息并充分学习它；在检测头部分使用三层检测结构，分别处理不同尺度特征图，最终输出物体的位置信息。本发明与目前主流的目标检测算法相比更适合于测光图像中密集小目标源检测，具有更高的准确率。
主权项：1.一种基于YOLOv5网络的天文测光图像中密集小目标源检测网络，其特征在于：YOLOv5网络、卷积注意力模块、自注意力机制；所述的YOLOv5网络用于进行特征提取，提取多尺度特征用于目标源的定位，其包括输入下采样、特征融合、输出位置信息部分；所述的卷积注意力模块使网络能够关注重要信息并充分学习它，其包括通道注意力模块和空间注意力模块；所述的自注意力机制用于捕获全局信息和上下文信息，提高模型对较大物体的检测能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 一种基于YOLOv5网络的天文测光图像中密集小目标源检测网络
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