公开(公告)号：CN117893868A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410086928.X

申请日：2024-01-22

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 何帅翰 ,  禹晶 ,  肖创柏

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/70 ,  G06V10/52 ,  G06V10/771 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于特征增强和多尺度的无参考框图像目标检测方法，本方法提出一个特征增强模块，通过引入额外的上下文信息和边缘信息来辅助目标检测，提升无参考框图像目标检测算法的性能。该模块包含边缘分支和上下文分支，边缘分支使用三个并行的卷积层来获取特征图中的细节信息。通过该模块能够有效解决混叠效应。本发明提出一个多尺度多阶段的特征融合方法，通过若干个融合模块来组成密集结构从而加强特征融合。在融合模块中，为了加强相邻特征层的融合，通过加权的方式让不同尺度的特征根据其重要性获得不同的权重。通过特征融合方法，更好地结合浅层特征和深层特征，缓解融合过程中的信息衰减问题，也有助于定位目标和检测小目标。