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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118691845A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411155228.8
申请日：2024-08-22
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请公开了一种基于多层级特征提取的图像处理方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，公开了基于多层级特征提取的图像处理方法，包括：根据目标自注意力神经网络对待处理图像进行特征处理，得到基础特征信息；根据基础特征信息的卷积层特征进行边缘特征提取，确定目标边缘特征图，结合目标通道注意力机制确定通道统计信息；根据通道统计信息确定目标输出特征；根据目标输出特征执行图像处理任务。通过上述方式，有效捕捉了从细节到抽象的不同层级信息，同时实现了对对象轮廓和空间位置的关键视觉线索的捕捉，通过融合多模态特征提升了复杂场景下特征的表征能力，为后续进行图像任务处理奠定了基础。
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公开(公告)号：CN112419227B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202011096905.5
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 鹏城实验室
Abstract: 本发明涉及一种基于小目标搜索缩放技术的水下目标检测方法和系统。该方法的步骤为：将待检测图片输入至目标检测网络Faster‑RCNN+FPN，得到第一检测结果；提取FPN中特征图的热力图，并提取FPN中特征图的边缘图，将热力图和边缘图进行结合，得到综合热力图；在综合热力图上进行搜索，找到激活值之和最大的窗口，提取待检测图片中该窗口内的图片并输入目标检测网络，得到第二检测结果；将第一检测结果和第二检测结果进行决策融合，得到最终的目标检测结果。本发明通过分析FPN激活值对原图进行缩放，关注密集小目标部分，从而进行多尺度推断，能够提高模型对小目标的检测能力。
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公开(公告)号：CN113297948A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110550672.X
申请日：2021-05-19
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种目标检测方法，包括以下步骤：获取图像采集装置采集的图像数据；将残差网络各个阶段提取的特征作为预设的递归特征金字塔模型的输入；获取所述预设的递归特征金字塔模型以所述特征为输入时的反馈信息，并根据所述反馈信息修正所述残差网络。本发明还公开了一种终端设备及计算机可读存储介质，达成了提高目标识别模型的鲁棒性的效果。
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公开(公告)号：CN118691845B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411155228.8
申请日：2024-08-22
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请公开了一种基于多层级特征提取的图像处理方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，公开了基于多层级特征提取的图像处理方法，包括：根据目标自注意力神经网络对待处理图像进行特征处理，得到基础特征信息；根据基础特征信息的卷积层特征进行边缘特征提取，确定目标边缘特征图，结合目标通道注意力机制确定通道统计信息；根据通道统计信息确定目标输出特征；根据目标输出特征执行图像处理任务。通过上述方式，有效捕捉了从细节到抽象的不同层级信息，同时实现了对对象轮廓和空间位置的关键视觉线索的捕捉，通过融合多模态特征提升了复杂场景下特征的表征能力，为后续进行图像任务处理奠定了基础。
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公开(公告)号：CN112419227A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011096905.5
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 鹏城实验室
Abstract: 本发明涉及一种基于小目标搜索缩放技术的水下目标检测方法和系统。该方法的步骤为：将待检测图片输入至目标检测网络Faster‑RCNN+FPN，得到第一检测结果；提取FPN中特征图的热力图，并提取FPN中特征图的边缘图，将热力图和边缘图进行结合，得到综合热力图；在综合热力图上进行搜索，找到激活值之和最大的窗口，提取待检测图片中该窗口内的图片并输入目标检测网络，得到第二检测结果；将第一检测结果和第二检测结果进行决策融合，得到最终的目标检测结果。本发明通过分析FPN激活值对原图进行缩放，关注密集小目标部分，从而进行多尺度推断，能够提高模型对小目标的检测能力。
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