摘要
本发明公开一种目标行为检测模型构建方法、系统、设备和存储介质,所述方法包括:基于目标行为构建训练数据集,所述训练数据集包括标注行为类别的图片;将所述训练数据集输入主干网络,得到初步特征图;根据所述初步特征图利用多尺度注意力网络和特征增强网络,得到目标特征图;利用检测网络基于所述目标特征图检测出目标行为,并确定目标权重该目标行为检测模型构建方法通过训练数据集的构建与标注,利用主干网络提取初步特征图,结合多尺度注意力网络与特征增强网络深化特征的表达与整合,以及检测网络对目标行为的精准识别和权重确定,实现了一个高效、灵活且鲁棒性强的检测系统,适用于需要精确识别复杂场景中特定行为的多种应用场合。
技术关键词
检测模型构建方法
多尺度
计算机可读指令
上采样
局部注意力机制
池化特征
数据
模型构建系统
卷积模块
局部特征信息
融合特征
长短期记忆网络
像素
布局特征
处理器
图片
网络模块
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高斯混合模型
多模态MRI图像
图像分割方法
卷积模块
像素
异型坯连铸机
判定方法
图像增强模型
字符轮廓
高效率
生成对抗网络
人工智能系统
后处理模块
原始图像数据
多尺度特征融合
监控识别方法
卷积神经网络模型
构建卷积神经网络
多尺度
计算机程序指令