基于平滑交互式压缩网络的小目标检测方法

    公开(公告)号:CN116721314A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310846267.1

    申请日:2023-07-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于平滑交互式压缩网络的小目标检测方法,其实现步骤是,构建并训练平滑交互式压缩网络,利用该网络中的平滑交互模块在多尺度的范围内鲁棒地学习图像特征的语义信息,利用平滑交互式压缩网络中的交叉关注子模块根据输入图像的内容来调动态融合不同分辨率的特征图。利用平滑交互式压缩网络中的白盒剪枝子模块不降低性能的前提下降低模型的复杂性。本发明主要解决在硬件计算能力有限的前提下对背景复杂图像中的弱小目标进行检测的问题,具有特征图之间的依赖性强、动态融合不同分辨率的特征图效果好,漏检率与虚警率低,网络计算量需求小且结构简单从而易与现有硬件适配的优点。

    基于热传导原理的U-ViT网络小目标检测方法

    公开(公告)号:CN116977662A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310955071.6

    申请日:2023-08-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于热传导原理的U‑ViT网络小目标检测方法,其实现步骤是,构建并训练热传导启发的U‑ViT小目标检测网络,利用该网络中的热传导启发的注意力机制单元传导和聚合图片不同方向的特征图,利用该网络中的热传导残差单元对特征图进行二阶差分操作以精确提取小目标的边缘信息,利用该网络中的热传导启发的transformer子模块关注小目标局部细节的同时捕捉像素点的长期依赖关系。本发明主要解决对噪声干扰严重、对比度低的图像中的弱小目标进行检测的问题,具有边界划分明确容易提取小目标的完整特征,特征图的提取兼顾细节与整体,避免了小目标的检测结果的不完全预测的问题,稳定性、可信性强,降低漏检率与虚警率的优点。

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