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申请/专利权人：天津大学合肥创新发展研究院

摘要：本发明公开了一种具有密集感受野的自注意力转换网络的伪装目标检测方法，包括以下步骤：步骤1、获取待检测图像；步骤2、将待检测图像输入至基于自注意力转换网络的骨干特征提取器，以提取四级特征；步骤3、将步骤2得到的具有四级特征的张量分别送入至并行分支密集感受野特征提取模块，由并行分支密集感受野特征提取模块得到四级多尺度上下文特征；步骤4、将步骤3得到的多尺度上下文特征的张量，以及步骤2得到的基于多级特征的张量，分别送入至使用快速注意力引导的多级特征交互模块，由多级特征交互模块进行特征融合后得到具有融合特征的张量，由此完成待检测图像的目标检测。本发明能够难以有效捕捉和利用全局依赖关系。

主权项：1.具有密集感受野的自注意力转换网络的伪装目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取待检测图像；步骤2、将步骤1获取的待检测图像输入至基于自注意力转换网络的骨干特征提取器；所述骨干特征提取器包括四个依次级联的层级模块，待检测图像首先输入至第一级层级模块，由第一个层级模型从图像中提取得到第一级特征；第一级层级模块得到的提取有第一级特征的张量输出至第二级层级模块，由第二个层级模型提取得到第二级特征；第二级层级模块得到的提取有第二级特征的张量输出至第三级层级模块，由第三个层级模型提取得到第三级特征；第三级层级模块得到的提取有第三级特征的张量输出至第四个层级模块，由第四个层级模型提取得到第四级特征；步骤3、令骨干特征提取器中四个层级模块分别得到的提取有相应级特征的张量，分别送入至并行分支密集感受野特征提取模块；所述并行分支密集感受野特征提取模块包括四个并行的子模块，每个子模块分别包括局部分支和全局分支；四个子模块一一对应接收骨干特征提取器中四个层级模块输出的提取有相应级特征的张量；每个子模块分别在自身局部分支和全局分支中利用密集递进相连的深度可分离卷积块从提取有对应级特征的张量中提取出对应级多尺度上下文特征；步骤4、令并行分支密集感受野特征提取模块中四个子模块分别得到的提取有对应级多尺度上下文特征的张量，以及骨干特征提取器中第一级层级模块、第二级层级模块、第三级层级模块分别得到的提取有相应级特征的张量，分别送入至使用快速注意力引导的多级特征交互模块；所述多级特征交互模块包括三级依次级联的分模块，其中：第三级分模块以并行分支密集感受野特征提取模块中第三个子模块得到的提取有对应级多尺度上下文特征的张量、第四个子模块得到的提取有对应级多尺度上下文特征的张量，以及骨干特征提取器中第三级层级模块得到的提取有相应级特征的张量作为输入，由第三级分模块进行特征融合后得到具有第三级融合特征的张量；第二级分模块以第三级分模块得到的具有第三级融合特征的张量、并行分支密集感受野特征提取模块中第二个子模块得到的提取有对应级多尺度上下文特征的张量，以及骨干特征提取器中第二级层级模块得到的提取有相应级特征的张量作为输入，由第二级分模块进行特征融合后得到具有第二级融合特征的张量；第一级分模块以第二级分模块得到的具有第二级融合特征的张量、并行分支密集感受野特征提取模块中第一个子模块得到的提取有对应级多尺度上下文特征的张量，以及骨干特征提取器中第一级层级模块得到的提取有相应级特征的张量作为输入，由第一级分模块进行特征融合后得到具有第一级融合特征的张量；最终，由所述多级特征交互模块输出第一级分模块得到的具有第一级融合特征的张量，由此完成待检测图像的目标检测。

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