用于精确伪装目标检测的显式高阶注意力网络、检测方法

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推荐专利
用于精确伪装目标检测的显式高阶注意力网络、检测方法
申请号:CN202411018536
申请日期:2024-07-29
公开号:CN118823832A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种用于精确伪装目标检测的显式高阶注意力网络、检测方法,网络包括高阶语义注意力模块、高阶边界注意力模块、高阶反向注意力模块、跨层高阶融合模块以及作为基础模块的高阶注意力模块,网络首先使用视觉注意网络架构产生多个级别的特征,将特征输入到感受野块产生对应的上下文特征,通过跨层高阶融合模块生成多个增强特征;之后对高层的增强特征通过高阶语义注意力模块粗略定位伪装目标,对低层的增强特征通过高阶边界注意力模块预测伪装目标边界,最后在高阶语义注意力模块生成的初始定位图以及高阶边界注意力模块预测的边界预测图的指导下,利用高阶反向注意力模块挖掘高层增强特征中的干扰项。本网络可以精确地检测伪装目标。
技术关键词
语义注意力 上下文特征 模块 网络架构 融合边缘特征 高层次 精确地检测 粗略 预训练模型 表达式 语义特征 视觉 基础 编码 指标 上采样 训练集 数据
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