摘要
本发明公开了一种交通标志牌的目标检测方法、电子设备及介质,其中方法包括:使用包含全维度动态卷积模块和空间通道协同注意力模块的主干网络对交通标志牌图像进行特征提取,获得初步特征;使用空间金字塔池化快速模块获得不同感受野的特征,并进行通道聚合,得到深层特征,并且经过空间通道协同注意力模块进行特征增强,再将得到的深层特征输入到双向融合网络模块中进行特征融合。最后将不同尺度的特征表示通过卷积模块和非线性激活函数进行目标分类和边界框回归。本发明通过采用空间通道协同注意力模块和全维度动态卷积模块在实现多尺度提取特征的同时提高模型推理速度和准确性,充分提取低细粒度信息来帮助图像中交通标志牌的检测。
技术关键词
交通标志牌
协同注意力
卷积模块
空间金字塔池化
多尺度特征融合
网络模块
通道
强化特征
语义
图像
非线性
电子设备
动态
平移方法
构建训练集
代表
注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
检测识别方法
多尺度特征融合
注意力
网络
Sigmoid函数