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申请/专利权人：中科南京人工智能创新研究院
申请日：2024-04-12
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247711A
主分类号：G06V20/40
分类号：G06V20/40;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/75;G06V10/762;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种Transformer架构小目标检测方法及系统，首先获取待测视频，进行逐帧分割，将每一帧图像按照预定尺度进行切分，生成不同尺度的图像块，并对切分后的图像块进行预处理；利用卷积神经网络对各个尺度的图像块进行特征提取；对每个尺度的特征图进行位置嵌入和尺度嵌入；将带有位置嵌入和尺度嵌入的特征图输入到Transformer模型中，得到最终的小目标检测结果。本发明通过对图像进行不同尺度的切分并统一降维，还加入位置嵌入和尺度嵌入，增强了模型对小目标在图像中位置和尺度的敏感度，不仅提高了小目标的识别准确率和计算速度，还降低了对计算资源的需求。
主权项：1.一种Transformer架构小目标检测方法，其特征在于，所述小目标检测方法包括以下步骤：S1，获取待测视频，进行逐帧分割，将每一帧图像按照预定尺度进行切分，生成不同尺度的图像块，并对切分后的图像块进行预处理；S2，对各个尺度的图像块进行特征提取、获得特征图并降维；S3，对每个尺度的特征图进行位置嵌入和尺度嵌入；S4，将带有位置嵌入和尺度嵌入的特征图输入到Transformer模型中，利用自注意力机制捕获全局依赖关系，并对特征进行整合和处理；S5，输出最终的小目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中科南京人工智能创新研究院 一种Transformer架构小目标检测方法及系统
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