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摘 要:本发明公开了一种结合多模态数据融合和Multiplemix的水下目标检测方法,提出多模态数据融合,防止信息丢失的下采样网络SPDmix,卷积注意力融合网络CACmix,此外还提出新的损失函数和正负样本分配策略。该方法分别对输入的单模态RGB图像和单模态多光谱图像数据进行特征提取,并融合两种模态并输入到网络中,在下采样时,不丢弃特征,选择深度融合减少信息丢失。其次通过注意力融合机制赋予特征之间权重来侧重特征之间的交互,使网络学习局部特征的依赖关系。最后通过三个检测头来实现对目标的定位和分类。该发明能够减少网络特征提取过程中信息的丢失,有效的提高了网络的特征提取能力,实现了对水下目标更准确的检测。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310923588.7 | 专利名称: | 结合多模态数据融合和Multiplemix的水下目标检测方法 |
申请日: | 2023-07-26 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/05搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-08-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116883825B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |