[发明专利]基于差分注意力的深度学习、目标检测及语义分割方法在审
| 申请号： | 202110277583.2 | 申请日： | 2021-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN112907607A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 李学生;李晨;牟春 | 申请（专利权）人： | 德鲁动力科技（成都）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都熠邦鼎立专利代理有限公司 51263 | 代理人： | 李晓英 |
| 地址： | 610000 四川省成都市高*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于差分注意力的深度学习、目标检测及语义分割方法，包括步骤1，数据集处理：将数据变成深度学习神经网络需要的数据结构；步骤2，包括：2.1，搭建传统的卷积神经网络；2.2模型改进：在卷积后添加一个差分注意力模块，所述差分注意力模块用于分别关注图片宽方向和高方向的变化；步骤3，模型训练，得基于差分注意力机制的卷积神经网络。本发明克服现有注意力算法只利用当前特征的缺点，将差分算法应用于注意力算法，从而让神经网络对图像或特征图的变化特征、纹理特征以及边缘特征更加敏感，有利于神经网络模型在目标检测、图像分割、抠图等领域的表达能力；同时，相对于其他注意力算法，本发明只是增加了少量的运算，非常利于实现。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 深度 学习 目标 检测 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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