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用于小目标检测的多层级感受野扩展方法与系统

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成果名称：	用于小目标检测的多层级感受野扩展方法与系统	关键字：	感受 , 目标 , 层级 , swin , loss , 扩展 , 函数 , 边界 , 主干 , 损失函数	应用行业：	计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	江西省	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN202211209625.X	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内领先	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	华东交通大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	技术转让	交易价格(万)：	0.40	所属十强产业：

本发明提出一种用于小目标检测的多层级感受野扩展方法与系统，引入Swin Transformer作为模型的主干网络，利用其层次性、局部性与平移不变性对小目标进行特征提取；根据主干网络各阶段输出特征的不同，设计了多级感受野扩展网络，进一步处理主干网络的输出特征，以避免小目标信息丢失问题；此外，所提出的感受野放大模块能有效地扩展感受野。根据任务需求，灵活调整各层感受野放大模块的结构，以匹配不同尺度目标所需感受野，并获取丰富的上下文信息；另一方面，所提出的GIOU loss与BIOU loss的联合损失用于增强目标的定位性能；经对比试验验证，本发明在小目标检测方面有很好的表现。