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公开(公告)号：CN117274625A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311175873.1
申请日：2023-09-11
申请人： 西安电子科技大学重庆集成电路创新研究院
IPC分类号： G06V10/44 , G06V10/34 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于背景对比的轻量化小目标特征增强方法及装置，通过特征增强模块对浅层特征图进行增强，在保持较低参数量的同时，扩大了感受野、捕捉更多上下文信息，并利用上下文信息加强小目标物体与背景的对比来增强特征的表达能力，有助于取得更优秀的小目标检测性能。通过通道膨胀卷积和通道注意力机制的巧妙设计，减少了网络的复杂度，使得网络轻量化，适用于移动设备和资源有限的场景。由于本发明采用通道膨胀卷积进行膨胀，相比普通膨胀卷积或者深度可分离膨胀卷积能大幅减少参数量，从而提高模型的计算效率，从而提升增强特征图的效果，进一步提升检测小目标的准确度。
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公开(公告)号：CN117274570A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311167157.9
申请日：2023-09-11
申请人： 西安电子科技大学重庆集成电路创新研究院
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种面向小目标的自适应尺寸感知聚焦方法及电子设备，该方法包括：获取包含小目标的待检测图像；采用训练完备的目标检测网络对待检测图像进行检测，得到小目标在待检测图像中的位置和类别；其中，训练完备的目标检测网络采用自适应小目标聚焦权重函数和多个训练样本进行训练得到；自适应小目标聚焦权重函数包含训练样本的自适应权重，每个训练样本的自适应权重基于该训练样本所在的训练批次中的所有训练样本的数据确定。本发明可以更好地捕捉和定位小目标，从而显著提高对小目标的检测性能。
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公开(公告)号：CN117315232A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311294110.9
申请日：2023-10-08
申请人： 西安电子科技大学重庆集成电路创新研究院
摘要： 本发明公开了一种梯度引导特征激活的单类别目标感知自增强方法，包括：确定目标图像的待检测目标类别；将目标图像输入目标检测网络进行第一次前向传播，获取目标检测网络的预测层对应的目标类别的预测分数；将预测分数进行梯度回传，获得每个预测层对应的目标图像的特征图的梯度信息；根据梯度信息确定每个预测层对应的特征图的通道权重以及每个通道权重的相关系数；根据通道权重以及相关系数，确定特征图的最终通道权值；通过最终通道权值对预测层对应的特征图进行加权，获得增强后的特征图；将增强后的特征图输入目标检测网络进行第二次前向传播，获得增强后的目标检测结果。如此，不重新训练网络，提升了特定目标类别识别能力的同时，还减少了重新训练网络带来的额外成本。
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公开(公告)号：CN117372673A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311143018.2
申请日：2023-09-04
申请人： 西安电子科技大学重庆集成电路创新研究院
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/94 , G06V10/82
摘要： 本发明提供了一种面向边缘侧硬件的非极大值抑制小目标多阶筛选方法，对原始预测结果按照置信度进行筛选和排序，可以通过一阶段分组式非极大值抑制减少不同种类之间候选框交叠的影响，按照交集加速策略启动线程执行候选框的交集运算，以及并集加速策略启动线程执行候选框的并集计算从而保留重合度高于一阶段阈值但分属不同种类的候选框，由并集计算结果与交集计算结果得到交并比，并将交并比小于交并比阈值的候选框的位置参数保留。二阶段提高阈值精细筛选的过程可以有效抑制掉由于网络性能引起的高重合度但分类错误候选框，最大化表现算法性能，提高了候选框的召回率。IoU计算过程充分利用CPU资源进行加速，减少多阶计算引起的延时。
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