一种基于SSA锐化注意机制的目标检测方法
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联系人：杨辉
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成果介绍
(10)授权公告号
PDF全文：
202110591589.7.pdf
(45)授权公告日
(21)申请号 202110591589 .7
(22)申请日 2021 .05 .28
(65)同一申请的已公布的文献号
申请公布号 CN 113392728 A
(43)申请公布日 2021 .09 .14
(73)专利权人 杭州电子科技大学
地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2
号大街
(72)发明人 薛梦凡 陈明皓 彭冬亮 杨岗
贾士绅 陈怡达
(74)专利代理机构 杭州君度专利代理事务所
(特殊普通合伙) 33240
专利代理师 杨舟涛
(51)Int .Cl .
G06V 20/40(2022 .01)
G06N 3/04 (2006 .01)
G06N 3/08(2006 .01)
G06T 5/00(2006 .01)
(56)对比文件
CN 111462126 A ,2020 .07 .28
CN 111709902 A ,2020 .09 .25
CN 111339858 A ,2020 .06 .26
CN 111339858 A ,2020 .06 .26
US 2020336344 A1 ,2020 .10 .22
US 2020134804 A1 ,2020 .04 .30
US 2021081673 A1 ,2021 .03 .18
WO 2019028725 A1 ,2019 .02 .14
王维维 .基于Mask R-CNN模型的目标检测研
究 .《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (基础
科学辑)》.2021 ,
Qilong Wang .ECA-Net: Efficient
Channel Attention for Deep Convolutional
Neural Networks .《IEEE》.2020 ,
审查员 罗彩珠
(54)发明名称
一种基于SSA锐化注意机制的目标检测方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于SSA锐化注意机制的
目标检测方法，首次在空间注意力模块中引入了
自定义锐化滤波，并和通道注意模块结合使用，
减少干扰因素对SSA锐化效果的影响，服务其锐
化效果；本发明从空间上加强神经网络中被检测
物体的边缘信息，加强物体定位。对于大型物体
可以完善其边缘信息，对于中小型物体可以提升
其在输出层的存在感，提升检测效果；本发明完
善了SSA空间锐化模块和通道注意力模块的结合
方式和嵌入位置。对比CBAM中的空间注意力模
块，在轻量级目标检测模型上的效果更好。本次
发明的SSA空间锐化模块所需的计算量和参数量
极少，几乎不影响检测速度，轻量化模块的实用
性高，即插即用，易于实现。
权利要求书2页 说明书5页 附图2页
CN 113392728 B
2022.06.10
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