| 基于YOLOX融合自注意力机制的FSA-FPN重构方法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 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：随着目前目标检测任务输入图像分辨率的不断增大，在特征提取网络的感受野不变的情况下，网络提取的特征信息会越来越局限，相邻特征点之间的信息重合度也会越来越高。提出一种FSA（Fusion Self-Attention）-FPN，设计SAU（Self-Attention Upsample）模块，SAU内部结构通过CNN与自注意力机制（Self-Attention）进行交叉计算以进一步进行特征融合，并通过重构FCU（Feature Coupling Unit）消除二者之间的特征错位，弥补语义差距。以YOLOX-Darknet53为主干网络，在Pascal VOC2007数据集上进行了对比实验。实验结果表明，对比原网络的FPN，替换FSA-FPN后的平均精度值mAP@［.5：.95］提升了1.5%，预测框的位置也更为精准，在需要更高精度的检测场景下有更为出色的使用价值。 | |
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