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本发明公开了一种基于深度自注意力变换网络的复杂目标识别方法,涉及目标识别方法技术领域。本发明与之前的卷积特征提取网络相比,改进了其浅层纹理信息和深层语义信息无法兼顾的问题,通过自注意力机制,增强了特征提取网络的全局建模能力,改善了特征提取效果,并通过加入形态学处理层,对结果进行连续性和连通性处理,以解决遮挡问题带来的误检、漏检。在结果上,该网络在复杂目标识别任务中,识别效果获得了提升,识别结果精度获得了提高。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116740370 A
(43)申请公布日 2023.09.12
(21)申请号 202310561755.8 G06T 5/30 (2006.01)
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