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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及一种基于局部感知的遮挡目标检测的网络及目标检测方法，在特征层面提出了局部感知模块，通过多个局部感知分支探索出多个局部区域并使用随机丢弃策略迫使其它分支学习突出特征中的重要局部信息。考虑到检测器可能会预测出多个候选检测框的问题，提出了查询更新模块。该模块利用目标的空间位置信息剔除过多的候选框，提升检测结果准确率。最后，CrowdHuman数据集下，本研究所提算法相比RT‑DETR的平均准确率指标提升0.7％，每幅图像假阳性率对数平均值实现了0.6％的增益，雅卡指数实现了1％的增益。
主权项：1.一种基于局部感知的遮挡目标检测的网络，其特征在于包括顺序连接的主干网络、局部感知模块、混合编码器、IoU感知查询选择模块、解码器和查询更新模块；其中：所述主干网络采用ResNet50；所述局部感知模块连接主干网络的输出，包括并联的N个局部感知分支，连接随机丢弃模块和取最大值模块；所述N个局部感知分支所生成的注意力集合为[M1，M2，...，MN]通过随机丢弃模块后，连接取最大值模块，最大值模块输出与输入端通过点操作；所述混合编码器连接局部感知模块的输出，包括基于注意力的尺度内特征交互AIFI模块和基于神经网络的跨尺度特征融合模块CCFM；其中的局部感知模块的输入的信号分为两路，一路直接输入CCFM模块，另一路经过AIFI模块后输入CCFM模块，CCFM模块的输出为下一模块的输入信息；所述IoU感知查询选择模块由多层感知机组成，包括预测框筛选模块、关系信息提取模块与查询更新模块，用于挑选分类得分高的特征以此来初始化查询向量；所述解码器堆叠了六个解码层，每个解码层的基本结构包括自注意力模块以及多尺度可变性的交叉注意力模块；所述查询更新模块利用目标的空间位置信息剔除过多的候选框。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 基于局部感知的遮挡目标检测的网络及目标检测方法
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