-
公开(公告)号：CN115965781A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211464651.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 本发明属于语义分割技术领域，具体公开了一种基于双解码器的语义分割方法及系统，该方法利用多个空间注意力模块与一个通道注意力模块串联，构建AOA解码器；或者将多个空间注意力模块与一个通道注意力模块并联，构建AIA解码器；若用AOA解码器，编码器不同阶段输出的特征信息分别对应输入AOA解码器的空间注意力模块，将编码器的空间信息融合后输入AOA解码器的通道注意力模块，提取重要特征；若用AIA解码器，编码器输出的特征信息输入AIA解码器的空间注意力模块和通道注意力模块，计算确定AIA解码器中不同空间特征信息内的重要特征；输出得到的重要特征，作为语义分割结果。采用本技术方案，学习空间和语义信息，提高语义分割精度。
-
公开(公告)号：CN116051882B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202211463328.8
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于多尺度令牌的目标检测方法及系统，该方法将原始图像卷积为图像块，构建目标检测网络，目标检测网络包括多个多尺度内部令牌模块和多个差滤残差模块；将图像块输入第一阶段的多尺度内部令牌模块和差滤残差模块；将上一阶段的多尺度内部令牌模块的多尺度输出，和上一阶段的差滤残差模块的输出作为下一阶段的多尺度内部令牌模块的输入，上一阶段的差滤残差模块的输出作为下一阶段的差滤残差模块的输入；将最后阶段的多尺度内部令牌模块和最后阶段差滤残差模块的输出进行融合，得到目标检测结果。采用本技术方案，利用多尺度内部令牌模块和多个差滤残差模块，有效提取多尺度特征，优化目标检测性能。
-
公开(公告)号：CN116051882A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211463328.8
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于多尺度令牌的目标检测方法及系统，该方法将原始图像卷积为图像块，构建目标检测网络，目标检测网络包括多个多尺度内部令牌模块和多个差滤残差模块；将图像块输入第一阶段的多尺度内部令牌模块和差滤残差模块；将上一阶段的多尺度内部令牌模块的多尺度输出，和上一阶段的差滤残差模块的输出作为下一阶段的多尺度内部令牌模块的输入，上一阶段的差滤残差模块的输出作为下一阶段的差滤残差模块的输入；将最后阶段的多尺度内部令牌模块和最后阶段差滤残差模块的输出进行融合，得到目标检测结果。采用本技术方案，利用多尺度内部令牌模块和多个差滤残差模块，有效提取多尺度特征，优化目标检测性能。
-
公开(公告)号：CN115965781B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202211464651.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 本发明属于语义分割技术领域，具体公开了一种基于双解码器的语义分割方法及系统，该方法利用多个空间注意力模块与一个通道注意力模块串联，构建AOA解码器；或者将多个空间注意力模块与一个通道注意力模块并联，构建AIA解码器；若用AOA解码器，编码器不同阶段输出的特征信息分别对应输入AOA解码器的空间注意力模块，将编码器的空间信息融合后输入AOA解码器的通道注意力模块，提取重要特征；若用AIA解码器，编码器输出的特征信息输入AIA解码器的空间注意力模块和通道注意力模块，计算确定AIA解码器中不同空间特征信息内的重要特征；输出得到的重要特征，作为语义分割结果。采用本技术方案，学习空间和语义信息，提高语义分割精度。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.021 seconds)
