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- [发明专利]一种基于下采样的双注意力多尺度融合方法-CN202111166829.5在审
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张文利;刘钰昕;赵庭松
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北京工业大学
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2021-09-30
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2022-01-07
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G06V10/25
- 本发明公开了一种基于下采样的双注意力多尺度融合方法,包括:采集图像并获取图像的训练数据;将图像的训练数据进行训练并采用基于特征图大小变化的下采样方法提取图像的特征;下采样方法包括:根据下采样倍数的不同而自动切换下采样方式;将提取的图像的特征通过深浅层特征融合模型获得多尺度特征图,使用基于多尺度融合的双注意力算法进行多尺度特征融合,获得多个不同深层小尺度检测分支和多个不同浅层大尺度检测分支;对每一个检测分支分别构建一个预测分支来检测不同尺度下的图像。还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质,加强特征表达能力,大幅提高检测和分离的准确性、速度以及不同大小物体的检测精度。
- 一种基于采样注意力尺度融合方法
- [发明专利]一种轻量化网络架构系统-CN202111166836.5在审
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张文利;刘钰昕;赵庭松
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北京工业大学
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2021-09-30
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2022-01-07
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G06V10/25
- 本发明公开了一种轻量化网络架构系统,包括:多个轻量化的网络卷积块,将CSPNet的部分块中堆叠的多个Res block或Dense block替换为微型跨阶段网络结构轻量化部分块,并且减少了一个部分过渡层,同时将双融合操作替换为单融合操作;以及基于特征图大小变化的下采样模块。轻量化的网络卷积块作为主干网络,将传统CSPNet中不同尺度下使用的block的内部结构进行了轻量化处理,替换为用轻量化的网络卷积块提取特征,避免了检测耗时长的问题;计算效率高的轻量级CSP目标检测网络,用于轻量化检测和物体分离,是一种计算效率高的轻量级CSP目标检测网络,提升了检测和分离的准确性和速度。
- 一种量化网络架构系统
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