一种结合稀疏Transformer的无锚框航空图像车辆检测方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
一种结合稀疏Transformer的无锚框航空图像车辆检测方法及系统
申请号:CN202410752348
申请日期:2024-06-12
公开号:CN118781500A
公开日期:2024-10-15
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种结合稀疏Transformer的无锚框航空图像车辆检测方法及系统,涉及航空图像目标检测领域,包括:获取待测航空图像;训练结合稀疏Transformer的无锚框航空图像识别模型,并使用该模型对待测航空图像进行检测;其中,训练好的网络模型包括编码器和解码器网络,在编码器网络中,补丁嵌入模块用于将图像数据转换为模型可以处理的特征序列;全局稀疏注意力模块用于建模全局依赖关系;局部信息分配模块用于将全局上下文信息与局部空间信息进行结合;前馈网络模块用于对信息分配后的向量进行全连接变换,强化车辆目标位置信息的表示;最后将编码后的图像特征用解码器网络进行解码,得到车辆检测结果,本发明在降低模型复杂度的同时,能够满足在存储和计算都受限的边缘端对车辆目标检测的实时性和准确性的要求。
技术关键词
图像识别模型 航空 注意力 识别方法 金字塔结构 解码器结构 识别计算机系统 网络模块 预测特征 补丁 上采样 编码器特征 训练集 热力图
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种集成开放集合检测和分割的工业影像质检方法
质检方法 特征加权融合 编码模块 影像 融合特征
2
一种高效鲁棒的目标跟踪方法及其在智能监控中的应用
融合跟踪技术 跟踪方法 引入注意力机制 多模态 跟踪成功率
3
基于脑电信号的情绪识别方法及系统、存储介质及电子设备
情绪识别方法 电信号 卷积神经网络模块 标签 电子设备
4
一种票据金额识别方法、装置、设备及存储介质
识别票据 定位辅助数据 字符识别模型 图像 曲线
5
一种基于机器学习的片剂识别方法及系统
片剂 条形光源 深度学习神经网络模型 CCD工业相机 流水线控制系统
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号