CN115424004B 一种基于注意力机制和对比学习损失函数的目标检测方法 （南京理工大学）

一种基于注意力机制和对比学习损失函数本发明公开了一种基于注意力机制和对比旋转图像输入同步网络，并使用EMA更新网络参法在图像特征的处理中无法同时保证特征的不变性和等变性而导致目标检测精度无法进一步提升的问题，解决基于Transformer的目标检测2组，其中，旋转0度的图像构成原图像数据集，其他旋转角度的图像构成旋转图像数据集步骤3、定义初始ECODT在线网络的更新方式是总损失络的网络参数，得到训练后ECODT在线网络；取在验证集上得分最高的在线网络作为最终2.根据权利要求1所述的基于注意力机制和对比学习损失函数的目标检测方法，其特对应的尺度为"表示16倍下采样时的3re",再将fi先后输出再将结果传入通道注意力层，得到第一个尺度的特征再将输入下采样r;e,而把ri按照与fi相似的网络路径进行传输，得到第二个尺度的四个尺度的特征由TEB得到的第i个尺度通道注意力层对融合后的特征图中关键信息赋予更高的权重，最终的融合特征图ften将被其中NGCA表示m层的分组通道注意力层，NC表示卷积层，NCA表示通道注意力层；4r",rs"e觉类别Logits为特征点坐标为边界框为初始ECODT目标网络的结构与初始ECODT在线网络的结构ECODT目标网络的结构的输入是旋转图像数据集rotati3.根据权利要求2所述的基于注意力机制和对比学习损失函数的目标检测方法，其特以及TEHθ,Pa表示a图像经过初始或者训练后ECODT在线网络后的四种特征，即Pre_cls_target表示初始或者训练后4.根据权利要求3所述的基于注意力机制和对比学习损失函数的目标检测方法，其特步骤4.1、将由逆时针旋转90度的图像得到的类别特征Pre_cls_feat在通道维度上顺时针旋转90度，将由逆时针旋转180度的图像得到的类别特征Pre_cls_feat在通道维度上上顺时针选装270度，对这些特征点坐标进行的顺时针旋转操作，是为了与原图像进行对55.根据权利要求4所述的基于注意力机制和对比学习损失函数的目标检测方法，其特标在不同视图下的位置满足旋转仿射变换关系，进而计算出MSE损失；对类别Logits计算第二类是做旋转增强，则可以计算同源图片中同类目标66.根据权利要求5所述的基于注意力机制和对比学习损失函数的目标检测方法，其特78[0006]本发明的目的在于提供一种基于注意力机制和对比学习损失函数的目标检测方测算法在图像特征的处理中无法同时保证特征的不变性和等变性而导致目标检测精度无换器的编码器颈部(TransformerEncoderNeck，简称TEN)、转换器的编码器头部[0011]步骤4、将原图像数据集输入初始ECODT目标网络，将旋转图像数据集输入初始9[0028]步骤2、构建初始Encoder_onlyContrast_basedObjectDetectionwithTransformer(简称ECODT)在线网络，该网络由三部分组成，分别是Transf[0030]将数据集images中的每一张原图像输入TEB中，其中表示实数对应的尺度为特征re,到第一个尺度的特征再将输入下采样(Downsample)层，得到特征recs,而把fi按照与i相似的网络路径进行传输，可以得到第二个尺度的特征度的特征r,e治s和特征也可以按照类似的方法得到，最后由特征可以得到第四个尺度的特征由TEB得到的第i个尺度的特征rie将被依次传入TEN。[0034]将输入下采样(Downsample)层后，与相加，再先后输入通道注意力对齐两个将要相加的特征f⃞,ie{1,2,3,4}:每一个通道注意力层对融合后的特征图中关键[0035]f[0038]首先，将由步骤2.3得到的融合特征图ften传入若干个分组通道注意力(Group[0044]其中NGCA表示m层的分组通道注意力层，NC表示卷积层，NCA表示通道注意力层；别Logits为特征点坐标为边界框为[0046]初始ECODT目标网络的结构与初始ECODT在线网络的结构初始ECODT目标网络的结构的输入是旋转图像数据集rota[0050]其中a表示原图像，Nonline表示初始或者训练后ECODT在线网络，包括网络参数TEBθ、TENθ以及TEHθ,Pa表示a图像经过初始或者训练后ECODT在线网络后的四种特征，即[0051]步骤3.2、初始ECODT目标网络ECODT的更[0055]步骤4、将原图像数据集输入初始ECODT目标网络，将旋转图像数据集输入初始[0056]步骤4.1、将由逆时针旋转90度的图像得到的类别特上顺时针旋转90度，将由逆时针旋转180度的图像得到的类别特征Pre_cls_feat在通道维[0065]其中LSCC表示类别对比损失，N为目标的数量，为原图像内同类目标对比损[0069]其中为同源图像之间的同类目标对比损失，这种构造方式相当于将四种旋[0077]本发明所列出的一系列详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说