[发明专利]一种基于注意力交叉和双路特征融合网络的注视估计检测算法在审
| 申请号： | 202310512890.3 | 申请日： | 2023-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN116563681A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 夏晨星;陶展鹏;葛斌;高修菊;崔建华;赵文俊;段秀真;周广澳 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V40/18;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06V40/16 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉领域，提供了结合全局和局部信息的双路特征提取网络框架，包括以下步骤：1)利用卷积神经网络(CNN)和Transformer提出了一种新的方法来并行处理凝视估计，由此产生的架构CTA‑Net，充分发挥CNN在建模空间相关性方面的归纳偏置以及变压器在建模全局关系方面的强大能力。2)提出了一种互补的眼睛图像聚合凝视估计注意力机制ACFusion，该机制生成多个注意力特征图，进而实现注意力特征信息的聚合学习，用于双眼图像交互；3)引入了一种新的融合技术——DFA模块，用以充分融合不同编码器之间的特征信息，促进来自Transformer分支的全局信息，降低CNN特征可能含有的噪声，使得CTA‑Net更好地利用了这两种模型的优点；在公开的数据集上的实验数据表明了，此发明具有高效性和优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 交叉 特征 融合 网络 注视 估计 检测 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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