发明专利 已授权

基于深度注意力的自适应多尺度视觉特征表达方法及系统

📄 申请号:CN202211285533.X 📄 发布日:2026/06/23

著录项目信息

申请日
2022-10-20
公开号
CN115546503A
公开日
2022-12-30
申请人
济南大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

图像识别, 目标检测, 语义分割, 智能监控, 自动驾驶

摘要

本发明公开了基于深度注意力的自适应多尺度视觉特征表达方法及系统,包括:获取原始神经网络模型作为SDA网络模块的主干分支,用于分层特征的提取;设计SDA网络模块的轻量化深度注意力分支,用于动态加权分层特征;堆叠多个SDA网络模块构成神经网络,即为基于深度注意力的自适应多尺度视觉特征表达的神经网络方法;对自适应多尺度特征表达神经网络SDA‑Net进行参数优化,所得到的神经网络模型可用于图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务的主干。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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