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申请/专利权人：中国船舶科学研究中心
摘要：本发明涉及一种高鲁棒性目标检测模型以及目标检测方法。其包括主干特征提取网络、特征融合网络以及头部网络，其中，主干特征提取网络包括特征提取基础网络以及高效特征提取模块，高效特征提取模块串接在所述特征提取基础网络内；对主干特征提取网络所提取的不同尺度特征，利用特征融合网络进行特征融合，其中，特征融合网络基于双向特征金字塔网络的特征融合方法进行特征融合，并在特征融合后经增强注意力模组进行推理，对增强注意力模组输出的推理信息，对增强注意力模组输出的推理信息，经头部网络进行网络输出处理，以生成对应的头部网络输出信息。本发明能提高目标检测的鲁棒性，实现了检测精度与速度的良好平衡，满足部署落地的实际需求。
主权项：1.一种高鲁棒性目标检测模型，其特征是，所述目标检测模型包括主干特征提取网络、用于聚合主干特征提取网络主干特征提取网络所提取不同尺度特征的特征融合网络以及用于输出目标检测信息的头部网络，其中，主干特征提取网络、特征融合网络以及头部网络依次连接；所述主干特征提取网络包括特征提取基础网络以及用于提升特征提取能力的高效特征提取模块，所述高效特征提取模块具有跨阶段堆叠的增强多头自注意力机制，高效特征提取模块串接在所述特征提取基础网络内；对主干特征提取网络所提取的不同尺度特征，利用特征融合网络进行特征融合，其中，特征融合网络基于双向特征金字塔网络的特征融合方法进行特征融合，并在特征融合后经增强注意力模组进行推理，对增强注意力模组输出的推理信息，经头部网络进行网络输出处理，以生成对应的头部网络输出信息；头部网络输出的网络输出信息经预设的后处理操作后，输出目标检测信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国船舶科学研究中心 高鲁棒性目标检测模型以及目标检测方法
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