基于多维度注意力机制的实时目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多维度注意力机制的实时目标检测方法，包括如下步骤：1）划分数据集；2）设计基于多维度注意力机制的实时目标检测模型；3）得到基础模型；4）得到最终模型；5）目标检测。这种方法在实时目标检测数据集上实现了高效的实时目标检测，具有良好的泛化性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及目标检测技术，尤其涉及实时目标检测、多维度注意力机制和候选框区域生成网络，具体是一种基于多维度注意力机制的实时目标检测方法。

技术介绍

1、实时目标检测技术的发展背景主要是由于智能视频监控和自动驾驶等场景对快速且准确的目标识别需求的增加。深度学习，尤其是卷积神经网络的引入，为实现这一目标提供了技术基础。尽管取得了显著进展，但现有技术在计算资源需求、实时性和准确性的平衡、以及在资源受限设备上的应用等方面仍存在挑战。

2、目前，实时目标检测领域的关键技术包括yolo系列、rt-detr、ssd和efficientdet等，这些技术通过深度学习与优化的网络架构相结合，旨在在保持高检测精度的同时提升检测速度。然而，这些技术在实际部署时仍需面对一些挑战，如模型的泛化性不足、对训练数据的依赖、模型的复杂度、适应性问题以及能耗问题。

3、最近，基于transformer的检测算法和轻量级网络设计为实时目标检测带来了新的视角。这些新兴方法在提高计算效率方面展现出潜力，但它们同样需要进一步的优化，以解决现有技术的局限，并降低对计算资源的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多维度注意力机制的实时目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于多维度注意力机制的实时目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈金龙，徐可健，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：