高鲁棒性目标检测模型以及目标检测方法

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高鲁棒性目标检测模型以及目标检测方法
申请号:CN202410744728
申请日期:2024-06-11
公开号:CN118587501A
公开日期:2024-09-03
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种高鲁棒性目标检测模型以及目标检测方法。其包括主干特征提取网络、特征融合网络以及头部网络,其中,主干特征提取网络包括特征提取基础网络以及高效特征提取模块,高效特征提取模块串接在所述特征提取基础网络内;对主干特征提取网络所提取的不同尺度特征,利用特征融合网络进行特征融合,其中,特征融合网络基于双向特征金字塔网络的特征融合方法进行特征融合,并在特征融合后经增强注意力模组进行推理,对增强注意力模组输出的推理信息,对增强注意力模组输出的推理信息,经头部网络进行网络输出处理,以生成对应的头部网络输出信息。本发明能提高目标检测的鲁棒性,实现了检测精度与速度的良好平衡,满足部署落地的实际需求。
技术关键词
拼接连接器 特征提取模块 特征融合网络 积层 特征提取网络 注意力 检测终端设备 鲁棒性 分支 双向特征金字塔 特征融合方法 模组 Softmax函数 检测模型训练 特征提取能力 归一化模块 乘法器 基础
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