公开(公告)号：CN118097212A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202311559706.7

申请日：2023-11-22

申请人： 重庆大学

发明人： 周明亮 ,  宋婧楠 ,  罗均 ,  蒲华燕 ,  冯永 ,  向涛 ,  房斌 ,  尚赵伟 ,  魏雪凯 ,  闫洁露 ,  咸伟志

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/25 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于层内‑层间融合的小目标检测方法及相关产品，属于图像处理技术领域。其方法包括，多种小目标的自然图像，对所述自然图像中的小目标进行类别和位置标记，构建小目标数据集；构建目标检测网络模型对小目标数据进行特征提取，获取多组多尺度特征图；采用基于层内‑层间融合的特征融合方法，对提取出的多尺度特征图进行融合，得到层内‑层间融合特征图；利用增强后的层内‑层间融合特征图进行预测并对预存结构进行评估得到训练好的目标检测网络模型并对待检测图像进行目标预测。本发明不仅能解决传统层间融合方法无法学习小目标精细的局部表示的问题，还能改善基于IoU的度量方法所出现的检测小目标位置不稳定的情况。

公开(公告)号：CN116091890B

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202310004108.7

申请日：2023-01-03

申请人： 重庆大学

发明人： 周明亮 ,  宋婧楠 ,  程思懿 ,  蒲华燕 ,  罗均 ,  向涛 ,  房斌

IPC分类号： G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764

摘要： 本发明公开了一种基于Transformer的小目标检测方法、系统、存储介质及产品，首先，将待预测图像的数据集图像通过三分支vision transformer的特征提取网络，提取图像的多尺度特征；其次，采用基于注意力机制的特征融合方法，对提取出的多尺度特征进行融合，以此增强多尺度特征对图像内容的表达能力；最后，将融合的特征输入改进后的transformer decoder模块，以此进行目标检测。该方法不仅可以解决传统方法无法有效检测小目标的问题，还可以弥补部分基于Transformer的方法所出现的收敛速度慢的情况。