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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及一种基于多尺度特征融合的隐藏物体检测算法，属于计算机视觉技术领域。首先使用骨干网络来提取输入图片的特征；然后所获得的特征同时进入两个分支，一个分支为所有特征图经过卷积处理降低通道数之后都输入到解码器中生成粗略图，另一分支为一部分特征图输入到感受野模块中来加强图像纹理；最后使用解码器生成的粗略图与通过感受野模块的特征图相加并且经过一个动态权重反注意力网络组来生成最终的预测图。本发明在感受野模块中加入了一种注意力机制来提高模型的感知能力，从而在不增加网络复杂性的情况下改善性能。并且在反注意力网络组中所使用的动态权重的方法可以起到强调或抑制不同特征的作用。
主权项：1.一种基于多尺度特征融合的隐藏物体检测算法，其特征在于，包括步骤如下：步骤一：将待检测的图片输入到骨干网络中来进行特征提取，以获得多个特征图；步骤二：该步骤分为两部分且同时进行，一步是将从骨干网络中所提取到的多个特征图经过卷积处理降低通道数之后全部输入到解码器中，经过多次上采样和特征融合来获得带有粗略位置信息的图M；另一步则是将从骨干网络中所提取到的部分特征图输入到细节增强模块中，经过卷积操作和注意力机制从而获得新的特征图C3-C5；步骤三：将步骤二中所获得的粗略图M和新的特征图C3-C5输入到动态权重反注意力网络组中，以此来获得更多的图像细节并且最终生成预测图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于多尺度特征融合的隐藏物体检测算法
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