公开(公告)号：CN117953206A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410342956.3

申请日：2024-03-25

Applicant: 厦门大学

Inventor： 林贤明 ,  王秉权 ,  纪荣嵘

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于点标注指引的混合监督目标检测方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。所述方法包括：构建点注意力模块，所述点注意力模块包括位置编码层、映射层和交叉注意力层，所述位置编码层用于将输入的点的坐标进行位置编码，再通过映射层得到对应的点特征向量；交叉注意力层用于将骨干网络输出的每层的特征图与映射层输出的点特征向量进行交叉注意力计算，以实现利用点标注去指导模型关注重要的区域；将所述点注意力模块插入骨干网络和Transformer网络/CNN网络之间得到混合监督目标检测模型；混合监督目标检测模型训练时，将图片和对应的点标注信息作为输入，在混合监督目标检测模型训练完成后，只需输入图片即可实现目标检测。

公开(公告)号：CN117953206B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410342956.3

申请日：2024-03-25

Applicant: 厦门大学

Inventor： 林贤明 ,  王秉权 ,  纪荣嵘

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于点标注指引的混合监督目标检测方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。所述方法包括：构建点注意力模块，所述点注意力模块包括位置编码层、映射层和交叉注意力层，所述位置编码层用于将输入的点的坐标进行位置编码，再通过映射层得到对应的点特征向量；交叉注意力层用于将骨干网络输出的每层的特征图与映射层输出的点特征向量进行交叉注意力计算，以实现利用点标注去指导模型关注重要的区域；将所述点注意力模块插入骨干网络和Transformer网络/CNN网络之间得到混合监督目标检测模型；混合监督目标检测模型训练时，将图片和对应的点标注信息作为输入，在混合监督目标检测模型训练完成后，只需输入图片即可实现目标检测。