[发明专利]基于相互全局上下文注意力机制的单样本目标检测方法有效
| 申请号： | 202110684435.2 | 申请日： | 2021-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN113408546B | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 贾世海;鲁统伟;张浩;唐佳珊 | 申请（专利权）人： | 武汉工程大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 唐万荣 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于相互全局上下文注意力机制的单样本目标检测方法，通过构建用于提取图像特征的特征提取模块、用于图像的上下文特征的全局上下文特征模块、用于从图像的上下文特征中获取图像的通道级依赖信息的迁移模块、用于融合图像的通道级依赖信息与特征的融合模块、用于生成可能存在目标类别的区域的区域建议模块，以及用于输入支持图像的特征与查询图像感兴趣区域特征、输出两者是否为同一类别的概率的全连接类别无关分类器，实现了提高单样本目标检测方法的精确度的功能。本发明的模型不经过重新训练即可实现对新类别的分类，在单样本的条件下能够获取更好的检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相互 全局 上下文 注意力 机制 样本 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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