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龍圖騰網(wǎng)獲悉中山大學(xué);中山大學(xué)深圳研究院;廣州智慧城市發(fā)展研究院申請(qǐng)的專利一種基于跨層注意力機(jī)制特征融合的目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114299281B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111671429.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權(quán)一種基于跨層注意力機(jī)制特征融合的目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由胡建國(guó);張?jiān)?盧星宇;楊學(xué)彬;吳勁;段志奎設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于跨層注意力機(jī)制特征融合的目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于跨層注意力機(jī)制特征融合的目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，使用跨層注意力特征金字塔，首先通過(guò)對(duì)不同特征層進(jìn)行自級(jí)、自上而下級(jí)、自下而上級(jí)這三種特征注意力交互方式，不僅有效地進(jìn)行了遠(yuǎn)程語(yǔ)義信息交互，還捕獲位于不同尺度的對(duì)象的非局部上下文，抑制無(wú)用的背景信息強(qiáng)調(diào)有用信息，將網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算資源更多地集中在對(duì)輸出結(jié)果更重要的特征信息上；其次，對(duì)于三種交互方式輸出的特征圖，采用自適應(yīng)特征融合的方法進(jìn)行特征融合，它可以學(xué)習(xí)不同特征圖之間的聯(lián)系，搜索最優(yōu)融合的操作。對(duì)于相同的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)器，在通用圖像檢測(cè)數(shù)據(jù)集上的檢測(cè)精度有一定程度的提升。

本發(fā)明授權(quán)一種基于跨層注意力機(jī)制特征融合的目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于跨層注意力機(jī)制特征融合的目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： S100，獲取輸入的圖像； S200，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練好的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入的圖像進(jìn)行特征提取； S300，在基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)階段產(chǎn)生不同空間分辨率和通道數(shù)量的特征圖； S400，使用跨層注意力特征金字塔網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)階段得到的特征圖進(jìn)行跨層融合； S500，在輸出的多個(gè)特征圖上分別進(jìn)行目標(biāo)的分類和回歸，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的檢測(cè)； 在S400中，跨層注意力特征交互主要由三個(gè)部分組成：自級(jí)注意力模塊、自上而下注意力模塊、自下而上注意力模塊； 自下而上注意力模塊執(zhí)行包括以下步驟： 選取2個(gè)特征圖作為高層粗粒度特征圖和低層細(xì)粒度特征圖； 對(duì)低層細(xì)粒度特征圖分別沿空間的兩個(gè)維度x、y進(jìn)行平均池化，得到兩個(gè)張量和，其中x,y,C為圖像大小和通道數(shù)； 將兩個(gè)張量沿著通道維度進(jìn)行拼接，形成張量,通過(guò)一個(gè)卷積層，將其下采樣成，再通過(guò)歸一化層和激活層得到最終的；其中，x1、y1、C為高層粗粒度特征圖的圖像大小和通道數(shù)； 將特征圖進(jìn)行拆分，得到兩個(gè)張量和,將它們分別通過(guò)激活層，得到兩個(gè)注意力權(quán)重張量； 最后將高層粗粒度特征圖與兩個(gè)注意力權(quán)重張量相乘，得到最終特征圖； 在S400中，進(jìn)行跨層融合的方法為： 經(jīng)過(guò)跨層注意力特征交互后，對(duì)變換后的特征圖進(jìn)行重排分組，相同大小的特征圖歸為一組，將每組特征圖分別輸入到自適應(yīng)融合模塊中得到融合后特征圖，進(jìn)行后面的目標(biāo)分類和回歸；自適應(yīng)融合模塊的融合方法為： 令為尺度相同特征圖上沿通道的在位置的特征向量，則融合后的第l層特征圖為： 2 表示輸出第l層特征圖上沿通道的在位置的特征向量，、、是由基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)得到的各輸入特征圖的權(quán)重，、、為在通道間共享的標(biāo)量變量，令且,有： 3 其中，使用作為控制參數(shù)的softmax函數(shù)定義、，使用1×1卷積層來(lái)分別計(jì)算的權(quán)重標(biāo)量映射，因此可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的反向傳播來(lái)學(xué)習(xí)。

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