公开(公告)号：CN115271044B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202210937762.9

申请日：2022-08-05

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 韩高格 ,  唐晶磊 ,  张连跃 ,  许忠民 ,  黄炜

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种用于目标检测的自适应多形状卷积方法，目的是解决传统卷积核无法变化形状、无法匹配目标几何形变、同一网络层感受野单一以及会提取除目标外无效信息特征的缺点。本发明方法主要是先学习核掩模，然后利用核掩模进行自适应多形状卷积，最后利用梯度反向传播更新核掩模。本发明自适应多形状卷积方法使卷积可以适应目标几何形状的变化，增强了卷积网络的语义提取能力和特征表达能力，而且相对于标准卷积只增加了很少的参数量和运算复杂度，它可以被添加到任意目标检测模型的主干网络中，只需同等替换其网络中的3x3、5x5等标准的卷积即可，可以大幅提高网络模型目标检测平均检测精度。

公开(公告)号：CN115984902A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310078422.X

申请日：2023-01-29

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 韩高格 ,  唐晶磊 ,  苏庆国

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种用于羊脸检测的全局上下文增强方法，目的是使得模型网络中特征提取模块具有学习全局上下文信息的能力，从而使模型在检测羊脸的时候能够感知羊的身体以及背景信息，提高羊脸检测精度。本发明方法主要是先通过池化操作聚合全局信息，然后采用一维卷积操作进行信息交互得到全局上下文向量，最后将全局上下文向量与输入特征图相加实现全局上下文增强。本发明全局上下文增强方法可以学习到全局上下文特征，增强了模型网络的全局信息感知能力，而且具有轻量化和即插即用的特点，它可以被添加到任意目标检测模型的主干网络中，可以有效提高模型羊脸检测精度。

公开(公告)号：CN115271044A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210937762.9

申请日：2022-08-05

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 韩高格 ,  唐晶磊 ,  张连跃 ,  许忠民 ,  黄炜

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种用于目标检测的自适应多形状卷积方法，目的是解决传统卷积核无法变化形状、无法匹配目标几何形变、同一网络层感受野单一以及会提取除目标外无效信息特征的缺点。本发明方法主要是先学习核掩模，然后利用核掩模进行自适应多形状卷积，最后利用梯度反向传播更新核掩模。本发明自适应多形状卷积方法使卷积可以适应目标几何形状的变化，增强了卷积网络的语义提取能力和特征表达能力，而且相对于标准卷积只增加了很少的参数量和运算复杂度，它可以被添加到任意目标检测模型的主干网络中，只需同等替换其网络中的3x3、5x5等标准的卷积即可，可以大幅提高网络模型目标检测平均检测精度。