发明专利 已授权

一种基于DETR改进模型的稀疏注意力目标检测方法

📄 申请号:CN202311122596.8 📄 发布日:2026/10/28

著录项目信息

申请日
2023-09-01
公开号
CN117152416B
公开日
2025-08-29
申请人
淮安大学
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

智能安防, 自动驾驶, 工业视觉检测, 遥感图像分析, 视频监控

摘要

本发明公开了一种基于DETR改进模型的稀疏注意力目标检测方法,基于Deformable DETR框架改进而来,其中编码器由多个编码器层堆叠而成,每一层主要由依赖实例的稀疏注意力模块、门控线性控制单元以及它们之间的残差连接和归一化操作构成,解码器由多个解码器层堆叠而成,每一层主要由多头自注意力模块、依赖实例的稀疏注意力模块、门控线性控制单元以及它们之间的残差连接和归一化操作构成;本发明利用实例之间的依赖关系增强了注意力的表达能力,稀疏注意力能够根据输入图像的内容动态调整特征之间的连接性,更好地捕捉语义信息,操作减少计算复杂度。本发明能够提高计算效率,提高模型对目标的检测性能。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN117152416B

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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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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:8 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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