申请/专利权人：中南大学

申请日：2022-03-16

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN114693939B

主分类号：G06V10/44

分类号：G06V10/44;G06V10/80;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2022.07.19#实质审查的生效;2022.07.01#公开

摘要：本发明公开了一种复杂环境下透明物检测深度特征提取方法，通过复合主干网络获得初步特征，再利用感受野增强特征金字塔模块处理初步特征，通过融合上下文特征信息，将第一金字塔阶段特征图利用感受野增强处理并将增强后的特征与第二金字塔阶段特征图进行融合，能够提取复杂的环境中较为鲁棒的玻璃器皿等透明目标的深度特征，有利于提升对玻璃器皿等透明目标检测算法的效果。

主权项：1.一种复杂环境下透明物检测深度特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、利用复合主干网络提取初始特征；S1.1:复合主干网络包括第一子网络和第二子网络；S1.2：第一子网络包括N个串联的层级，第二子网络包括包括N个串联的层级；第一子网络的第i层级的输出特征输入到第一子网络的第i+1层级，第一子网络的第i+1层级对第一子网络的第i层级的输出特征进行特征提取后输出第一子网络的第i+1层级的输出特征图；第一子网络的第i层级、第i+1层级...第N层级的输出特征图均进行1x1卷积以统一通道数，且通过最邻近上采样以统一大小后进入第i-1个第一特征融合模块进行特征融合操作得到输出辅助特征图；辅助特征图及第二子网络的第i-1层级的输出逐点相加作为第二子网络的第i层级的输入，第二子网络的第i层级对第二子网络的第i层级的输入进行特征提取，得到第二子网络的第i层级输出的初步特征；第二子网络后m个层级的输出的初步特征的合集即为初始特征，所述的初始特征包含m个初步特征，0mn；i＞1；步骤二、感受野增强特征金字塔模块处理初始特征，得到第二特征融合模块得输出特征；S2.1：将初始特征进行金字塔第一阶段处理，输出第一金字塔阶段特征图；S2.2：第一金字塔阶段特征图利用感受野增强处理，得到第一金字塔阶段感受野增强特征： 其中，Fout2表示第一金字塔阶段感受野增强特征，εn表示第n种不同空洞率得空洞卷积，表示两特征图在特征图通道维度上的concat特征图组融合操作，Fin表示输入至感受野增强模块的第一金字塔阶段特征图，σ表示1×1卷积；S2.3：将第一金字塔阶段特征图进行金字塔第二阶段处理，输出第二金字塔阶段特征图；S2.4：将第一金字塔阶段感受野增强特征和第二金字塔阶段特征图一同输入至第二特征融合模块，得到第二特征融合模块得输出特征：Fout＝weight*F1+1-weight*F2其中，weight表示学习到的权重数，F1表示第二金字塔阶段特征图，F2表示第一金字塔阶段感受野增强特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 一种复杂环境下透明物检测深度特征提取方法

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