[发明专利]一种基于多尺度特征融合的全局特征对齐目标检测方法有效
| 申请号： | 202110307905.3 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN113052187B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 贾海涛;莫超杰;刘博文;许文波;任利;周焕来;贾宇明 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/30;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度特征融合的全局特征对齐特征对齐目标检测技术。该发明可以进一步增强以Faster R‑CNN为代表的目标检测算法在不同应用场景下的泛化性能。以往基于全局特征对齐的目标检测技术通常存在两个问题：一是特征对齐尺度单一，且未减小由目标尺寸大小不同带来的域间差异；二是以往全局特征对齐在前景目标特征的同时，强制对齐了背景特征，影响特征对齐效果。本发明提出的基于多尺度特征融合的全局特征对齐特征对齐目标检测方法，将不同尺度的特征图进行融合，使得不同尺寸大小的目标特征一同对齐，并进行背景抑制，减少背景噪声影响，将网络注意力更多放在前景目标特征对齐上。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 融合 全局 对齐 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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