| 專利名稱 |
輕量級多尺度注意力機(jī)制的小物體目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng) |
| 申請?zhí)?專利號 |
CN202211241968.4 |
專利權(quán)人（第一權(quán)利人） |
長春工業(yè)大學(xué) |
| 申請日 |
2022-10-11 |
授權(quán)日 |
2025-08-01 |
| 專利類別 |
授權(quán)發(fā)明 |
戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)分類 |
新一代信息技術(shù) |
| 技術(shù)主題 |
小目標(biāo)|網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)|工程學(xué)|算法|目標(biāo)檢測|特征提取 |
| 應(yīng)用領(lǐng)域 |
字符和模式識別 |
| 意向價(jià)格 |
具體面議 |
| 專利概述 |
本發(fā)明提供一種輕量級多尺度注意力機(jī)制的小物體目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)，方法包括如下步驟：步驟1，利用GhostNet作為YOLOv4目標(biāo)檢測架構(gòu)的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)提取特征；步驟2，對步驟1所提取到的特征使用多尺度注意力模塊捕獲從空間和通道兩個(gè)維度上對小目標(biāo)圖像中具有鑒別性的特征；步驟3，對步驟2輸出的特征圖采用Soft?NMS算法降低與當(dāng)前最佳檢測框重疊的檢測框的置信度。本發(fā)明網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)尺寸小、檢測速度快、對小目標(biāo)的檢測效果好，完全滿足實(shí)時(shí)場景的要求，有非常高的實(shí)用價(jià)值。 |
| 圖片資料 |
|
| 合作方式 |
具體面議 |
| 聯(lián)系人 |
戚梅宇 |
聯(lián)系電話 |
13074363281 |
