[发明专利]一种基于注意力机制和对比学习损失函数的目标检测方法在审
| 申请号： | 202211053660.7 | 申请日： | 2022-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN115424004A | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 代龙泉;高迪;唐金辉 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/24 | 分类号： | G06V10/24;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱沉雁 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力机制和对比学习损失函数的目标检测方法，步骤如下：使用四折旋转构建对比数据集；使用空间注意力层、通道注意力层、上采样层、下采样层等构建单阶段目标检测网络，使用三种编码器加速训练；将旋转图像输入同步网络，并使用EMA更新网络参数；计算有监督类别对比损失、无监督特征点对比损失，以及检测任务常规的分类损失和回归损失；使用先验Anchor加速训练，使用NMS获得推理结果。旨在同时增强网络对目标的分类能力以及对目标位置的回归能力，解决单阶段目标检测算法在图像特征的处理中无法同时保证特征的不变性和等变性而导致目标检测精度无法进一步提升的问题，解决基于Transformer的目标检测网络收敛速度较慢的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 对比 学习 损失 函数 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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