| 基于YOLOX融合自注意力機制的FSA-FPN重構(gòu)方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1411 K | |
| 標簽： FSA-FPN 特征融合 SAU | |
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| 文檔介紹：隨著目前目標檢測任務(wù)輸入圖像分辨率的不斷增大，在特征提取網(wǎng)絡(luò)的感受野不變的情況下，網(wǎng)絡(luò)提取的特征信息會越來越局限，相鄰特征點之間的信息重合度也會越來越高。提出一種FSA（Fusion Self-Attention）-FPN，設(shè)計SAU（Self-Attention Upsample）模塊，SAU內(nèi)部結(jié)構(gòu)通過CNN與自注意力機制（Self-Attention）進行交叉計算以進一步進行特征融合，并通過重構(gòu)FCU（Feature Coupling Unit）消除二者之間的特征錯位，彌補語義差距。以YOLOX-Darknet53為主干網(wǎng)絡(luò)，在Pascal VOC2007數(shù)據(jù)集上進行了對比實驗。實驗結(jié)果表明，對比原網(wǎng)絡(luò)的FPN，替換FSA-FPN后的平均精度值mAP@［.5：.95］提升了1.5%，預(yù)測框的位置也更為精準，在需要更高精度的檢測場景下有更為出色的使用價值。 | |
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