[发明专利]多阶特征交互的目标检测模型及其构建方法、装置及应用有效
申请号: | 202310159962.0 | 申请日: | 2023-02-24 |
公开(公告)号: | CN115937655B | 公开(公告)日: | 2023-05-23 |
发明(设计)人: | 方剑锋;张香伟;程洁;黎维;曹喆 | 申请(专利权)人: | 城云科技(中国)有限公司 |
主分类号: | G06V10/82 | 分类号: | G06V10/82;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/80;G06V20/50;G06F18/22;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/082;G06N3/084;G06N5/04 |
代理公司: | 杭州汇和信专利代理有限公司 33475 | 代理人: | 陈江 |
地址: | 310052 浙江省杭州市滨江区长*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 特征 交互 目标 检测 模型 及其 构建 方法 装置 应用 | ||
1.一种多阶特征交互的目标检测模型的构建方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取包含待检测目标的至少一待检测图像,所述待检测图像进行标记后送入构建好的多阶特征交互的目标检测模型中,使用所述多阶特征交互的目标检测模型对所述待检测图像进行检测得到检测目标框,所述多阶特征交互的目标检测模型以YOLOv8为原型,所述多阶特征交互的目标检测模型中的主干网络和颈部网络对所述待检测图像进行处理得到待检测图像特征,在所述多阶特征交互的目标检测模型的头部网络中使用空间聚合模块对所述待检测图像特征的上下文信息进行聚合得到空间聚合结果,再使用通道聚合模块对所述空间聚合结果进行聚合得到通道聚合结果,对所述通道聚合结果进行输出得到检测目标框;
所述空间聚合模块由归一化层、卷积层、池化层、激活层、多阶门控聚合模块依次串联组成,所述归一化层对待检测图像特征进行归一化得到空间归一结果,将空间归一结果输入到卷积层中得到空间卷积特征,所述池化层对空间卷积特征进行全局平均池化得到空间池化特征,使用所述空间卷积特征减去所述空间池化特征再与缩放因子进行点积得到空间缩放特征,所述缩放因子为模型参数,将所述空间缩放特征与所述空间卷积特征进行元素级相加得到空间相加特征,所述激活层对所述空间相加特征进行激活输出得到空间激活特征;
所述多阶门控聚合模块对所述空间激活特征进行聚合得到空间门控聚合结果,将所述空间门控聚合结果与所述待检测图像特征进行元素级相加得到所述空间聚合结果,所述空间聚合结果经过通道聚合模块得到通道聚合结果,对所述通道聚合结果进行卷积输出得到检测目标框。
2.根据权利要求1所述的一种多阶特征交互的目标检测模型的构建方法,其特征在于,在“所述多阶门控聚合模块对所述空间激活特征进行聚合得到空间门控聚合结果”步骤中,所述多阶门控聚合模块分为第一层级和第二层级,第一层级由第一多阶门控卷积层和第一门控输出层串联组成,第二层级由深度可分离卷积层、门控通道分离层、深度可分离卷积组、门控特征堆叠层、第二多阶门控卷积层、第二门控输出层、第三多阶门控卷积层串联组成。
3.根据权利要求2所述的一种多阶特征交互的目标检测模型的构建方法,其特征在于,将所述多阶门控聚合模块输入到所述第一多阶门控卷积层进行卷积后通过第一门控输出层进行输出得到第一层级输出结果,将所述多阶门控聚合模块输入到所述深度可分离卷积层中得到深度可分离卷积结果,所述门控通道分离层对所述深度可分离卷积结果进行通道分离得到通道分离结果,所述深度可分离卷积组对所述通道分离结果进行深度可分离卷积得到多个深度可分离卷积结果,所述深度可分离卷积组中包含多个串联的深度可分离卷积层,将所述通道分离结果与深度可分离卷积组中的多个深度可分离卷积结果在所述门控特征堆叠层中进行特征堆叠得到堆叠结果,多数第二多阶门控卷积层对所述堆叠结果进行卷积后通过第二门控输出层进行输出得到第二层级输出结果,将所述第一层级输出结果和所述第二层级输出结果进行点积后通过第三多阶门控卷积层进行输出得到空间门控聚合结果。
4.根据权利要求1所述的一种多阶特征交互的目标检测模型的构建方法,其特征在于,所述空间聚合模块后紧跟一通道聚合模块,使用通道聚合模块对空间聚合结果进行聚合,所述通道聚合模块由通道归一层、第一通道卷积层、通道深度卷积层、通道输出层,特征重新分配模块、第二通道卷积层组成。
5.根据权利要求4所述的一种多阶特征交互的目标检测模型的构建方法,其特征在于,将空间聚合结果输入所述通道聚合模块中,所述通道聚合模块中的通道归一层对所述空间聚合结果进行归一化得到通道归一结果,所述第一通道卷积层对所述通道归一结果进行卷积得到第一通道卷积结果,使用通道参数乘以所述第一通道卷积结果后送入所述通道深度卷积层中进行卷积得到通道深度卷积结果,所述通道深度卷积结果经所述通道输出层进行输出后送入所述特征重新分配模块进行分配得到通道分配结果,所述第二通道卷积模块对所述通道分配结果进行卷积后与所述图像特征中的通道特征进行元素级相加得到通道聚合结果。
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