公开(公告)号：CN117953338A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202311714363.7

申请日：2023-12-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 邓宸伟 ,  韩煜祺 ,  敬栋麟 ,  王文正 ,  唐林波 ,  丁志晗

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种面向边缘计算平台的轻量级目标检测动态混合网络。包括：首先，设计路由函数并以数据驱动的方式预测目标旋转角度，然后卷积核根据预测到的角度自适应地旋转，以根据不同的输入图像自动调整计算参数；其次，在卷积层内设计了冗余信息通道快速生成方法，利用线性滤波器组替换标准卷积，实现原有特征图的快速生成与替换；此外设计了空间正交注意力机制，从水平和竖直两个方向聚合目标局部和远程信息，使得卷积结构能够捕获远距离像素间的依赖关系；其次在不同卷积层间设计特征聚合方法，将不同中间层的特征收集拼接，并用全局平均池化操作来得到聚合特征，并与原始特征融合，从而减少卷积层的通道数。

公开(公告)号：CN118171427A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410326321.4

申请日：2024-03-21

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 邓宸伟 ,  丁志晗 ,  韩煜祺 ,  唐琳波 ,  王文正 ,  康啸辉

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2136

Abstract: 本发明公开了一种轻量级抗干扰实时目标检测网络设计方法。包括：首先构建跨维注意力聚合结构，在并行支路上独立全局化聚合通道、空间特征，使用非线性映射激活获取跨维度特征权重向量，而后实现跨维度特征重组，并与原始特征图相乘，使其选择性增强目标多维度细节特征，抑制背景信息干扰；其次实现精细化先验锚框筛选，每轮训练自适应统计和迭代先验信息，设计预训练锚框与多分辨率检测头计算交并比统计特征，评估锚框与真实框适配程度，保证每轮次训练的快速收敛，减少背景信息干扰；最后设计模型稀疏化方案，按照权重排序以多种比例裁剪模型通道，获取系列模型作为特征拟合的桥梁，实现模型轻量化和精度恢复，得到能够实时检测的高性能模型。