一種融合輕量級(jí)注意力模型的目標(biāo)檢測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110344079.X 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN112733821B 公開（公告）日 2021-07-02
申請(qǐng)公布號(hào) CN112733821B 申請(qǐng)公布日 2021-07-02
分類號(hào) G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 黃進(jìn);付國(guó)棟;楊濤;鄭思宇 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 成都西交智匯大數(shù)據(jù)科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 成都點(diǎn)睛專利代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 葛啟函
地址 610000 四川省成都市高新區(qū)西芯大道3號(hào)3棟6層602
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種融合輕量級(jí)注意力模型的目標(biāo)檢測(cè)方法。本發(fā)明針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)中的兩個(gè)問題提出了相應(yīng)的解決辦法，其一是針對(duì)注意力模型參數(shù)量大的問題提出通過一維卷積和空洞卷積來分別聚合通道和空間上下文特征，顯著減少了模型的參數(shù)量。其二是在YOLOv4中選擇合適的位置注入該輕量級(jí)注意力模型，顯著提高YOLOv4的性能。